p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Aplikasi Sistem Pakar Penentuan Status Gizi Balita Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani
Dani Sufianto 1 , Anik Vega Vitianingsih 2 , Slamet Kacung 3 , Anastasia Lidya Maukar 4 , Fitri Marisa 5
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dr Soetomo, Surabaya, Indonesia
4 Program Studi Teknik Industri, President University, Bekasi, Indonesia
5 Program Studi Teknik Informatika,Fakultas Teknik, Universitas Widyagama, Malang, Indonesia
1 danisufianto5@gmail.com
2 vega@unitomo.ac.id
3 slamet@unitomo.ac.id
4 almaukar@president.ac.id
5 fitrimasrisa@widyagama.ac.id

## Abstrak
Malnutrisi  masih  menjadi  isu  nasional  yang  mempengaruhi  banyak  wilayah  di  Indonesia.  Penggunaan  Kartu Menuju Sehat (KMS) dianggap kurang optimal karena sering terjadi kesalahan pencatatan akibat hilangnya kartu tersebut, sehingga tidak dapat dilakukan pemantauan status gizi balita balita dengan baik. Selain itu, masyarakat, khususnya  orang  tua,  ingin  mengetahui  apakah  pola  makan  balita  mereka  cukup  atau  tidak.  Berdasarkan permasalahan tersebut, maka diperlukan sebuah aplikasi untuk menentukan status gizi balita balita. Pentingnya penelitian  ini  dilakukan  adalah  untuk  membantu  tenaga  medis  dalam  memberikan  penilaian  status  gizi  balita yang  dapat  diandalkan  akurasinya  melalui  aplikasi  sistem  pakar.  Tujuan  dari  penelitian  ini  ialah mengembangkan  aplikasi  sistem  pakar  yang  memanfaatkan  metode  Fuzzy  Mamdani  untuk  mengidentifikasi status  gizi  balita  berdasarkan  parameter  berat  badan,  usia,  tinggi  badan,  dan  ukuran  lingkar  lengan.    Tahapan dalam  penelitian  ini  meliputi  identifikasi  parameter  yang  mempengarui  status  gizi  melalui  sumber  kepakaran dari  Dokter,  menentukan  himpunan  dan  aturan  dalam  metode  Fuzzy,  implementasi  sistem,  evaluasi  dan optimasi sistem. Hasil penelitian menyatakan bahwa metode Fuzzy Mamdani memiliki nilai akurasi 90,2% untuk mendeteksi  status  gizi  balita.  Uji  penerimaan  penilaian  tampilan  aplikasi  menghasilkan  92,5%,  kemudahan penggunaan aplikasi 85,83%, dan analisis sistem menghasilkan 90,83%.
Kata kunci: Aplikasi Sistem Pakar, Penentuan Status Gizi Balita, Metode Fuzzy, Fuzzy Mamdani.

## Expert System Application for Determining Toddler Nutrition Status Using the Mamdani Fuzzy Method

## Abstract
Malnutrition is still a national issue that affects many regions in Indonesia. The use of the Kartu Menuju Sehat (KMS) is considered less than optimal because of frequent recording errors due to the loss of the card, making it impossible to properly monitor the nutritional status of toddlers. In addition, people, especially parents, want to know  whether  their  toddler's  diet  is  adequate  or  not.  Based  on  these  problems,  an  application  is  needed  to determine the nutritional status of toddlers. This research is important to assist medical personnel in assessing the nutritional status of toddlers and can be relied upon for accuracy through an expert system application. This research aims to develop an expert system application that utilizes the Fuzzy Mamdani method to  identify the nutritional status of toddlers based on weight, age, height, and arm circumference parameters. The stages in this research include identifying parameters that affect nutritional status through sources of expertise from doctors, determining  sets  and  rules  in  the  fuzzy  method,  system  implementation,  system  evaluation,  and  optimization. The results stated that the Fuzzy Mamdani method has an accuracy value of 90.2% in detecting the nutritional status of toddlers. The acceptance test of the application display assessment resulted in 92.5%, the ease of use of the application was 85.83%, and system analysis resulted in 90.83%.
Keywords: Expert System Application, Determination of Nutritional Status of Toddlers, Fuzzy Method, Fuzzy Mamdani.

## I. P ENDAHULUAN
Kekurangan  nutrisi  masih  menjadi  permasalahan nasional  yang  sering  terjadi  pada  beberapa  daerah  di Indonesia.  Dapat  dilihat  dari  Studi  Status  Gizi  Indonesia (SSGI) angka stunting balita di Indonesia sebesar 24,41% [1].  Masalah  gizi  yang  tidak  teratasi  dapat  menghambat perkembangan  ekonomi  suatu  negara  [2].  Pemantauan status  gizi    penting  dilakukan  untuk  mengidentifikasi masalah  pertumbuhan  sejak  dini  [3].  Anak  balita merupakan golongan usia yang kerap mengalami masalah gizi [4]. Malnutrisi pada balita menyebabkan berkurangnya  kemampuan  perkembangan  tubuh,  tubuh lebih  kecil,  dan  ukuran  otak  lebih  kecil.  Kondisi  ini mempengaruhi  perkembangan  intelektual  otak.  Asupan nutrisi  yang  baik  berperan  penting  dalam  optimalnya perkembangan  tubuh  dan  otak  [5].  Proses  pemantauan status  gizi  pada  balita  membutuhkan  ketelitian  lebih. Petugas  Puskesmas  menggunakan  Kartu  Menuju  Sehat (KMS)  untuk  mengetahui  seberapa  sehat  balita.  Namun, penggunaan  Kartu  Menuju  Sehat  ini  dianggap  kurang efektif  karena  hilangnya  Kartu  Menuju  Sehat  dapat menyebabkan  kesahatan  pencatatan  yang  membuat  status gizi  balita  tidak  dapat  dipantau  dengan  tepat  [6].  Hal inilah  yang  akan  menyebabkan  permasalahan  gizi  buruk apabila  tidak  dapat  ditangani  dengan  cepat.  Oleh  karena itu,  sebuah  aplikasi  yang  dapat  menentukan  status  gizi balita  diperlukan.  Metode  pemantauan  status  gizi  balita saat  ini  sebagian  besar  masih  menggunakan  pengukuran antropometri  langsung  [7].  Pengukuran  tersebut  meliputi berat badan, tinggi badan, dan pemanfaatan indeks massa tubuh  (BMI)  untuk  mengetahui  apakah  balita  mengalami gizi  kurang,  gizi  baik,  atau  gizi  berlebih  secara keseluruhan [8]. Meskipun metode ini efisien, metode ini sering  kali  memerlukan  analisis  manual,  yang  dapat menyebabkan  ketidakkonsistenan  antar  alat  ukur  dan rentan terhadap kesalahan subjektivitas. Berdasarkan hasil penelitian  ini,  maka  solusi  yang  kami  usulkan  adalah dengan dibuatnya aplikasi sistem pakar yang memanfaatkan Metode Fuzzy Mamdani untuk mengetahui karakteristik  gizi  balita.  Penelitian  ini  mengunakan metode  Fuzzy  Mamdani  karena  kemampuannya  dalam menangani subjektivitas dan ketidakpastian [9] dalam data penentuan  status  gizi  balita.  Agar  pencatatan  status  gizi balita  dapat  dilakukan  dengan  baik,  aplikasi  seperti  itu akan sangat dibutuhkan.
Penelitian  sebelumnya  menggunakan  metode Fuzzy Tahani  dengan  parameter  berat  badan,  tinggi  badan  dan umur  berbasis  Sistem  Pendukung  Keputusan.  Hasil penelitian  tersebut  memiliki  hasil  85.71%  dari  35  data yang  diujikan  [10].  Sementara  hasil  penelitian  yang menggunakan  metode Fuzzy Mamdani  dengan  parameter berat  badan,  panjang  badan,  dan  umur  mempunyai  hasil 90,333% [11]. Berdasarkan studi literature tersebut diatas, sudah  banyak  peneliti  yang  membahas  mengenai  status gizi  balita.  Akan  tetapi  pada  penelitian  ini  ditambahkan parameter lingkar lengan guna penentuan status gizi balita. Tujuan  penelitian  ini  adalah  membuat  aplikasi  penentuan status  gizi  pada  balita  menerapkan  metode Fuzzy Mamdani. Metode ini menerapkan model hubungan antara input dan output dengan  menggunakan  aturan fuzzy dan
fungsi  keanggotaan  yang  lebih  kompleks  [12].  Ebrahim Mamdani pertama kali mengembangkan metode Mamdani pada  tahun  1975.  [13].    Parameter  yang  akan  di  gunakan yaitu umur, tinggi badan, berat badan, dan lingkar lengan. Kemampuan dari aplikasi ini yaitu mampu menambahkan data balita ke dalam aplikasi, menghitung status gizi balita, melihat  riwayat  pengukuran  dan  perhitungan  status  gizi, mampu  menampilkan  grafik  pertumbuhan,  mampu menampilkan angka kecukupan gizi balita.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membuat  aplikasi sistem  pakar  untuk  penentuan  status  gizi  balita  berbasis website  menggunakan  metode  Fuzzy  Mamdani.  Hasil penelitian  ini  mampu  memberikan  penilaian  yang  lebih obyektif  dan  konsisten  karena  berbasis  sistem  dengan pengetahuan  yang  bersumber dari  pakar (Dokter).  Sistem ini  akan  menggabungkan  parameter  antropometri, diantaranya  berat  badan,  usia,  tinggi  badan,  dan  ukuran lingkar  lengan  untuk  diterjemahkan  dalam  aturan  fuzzy, sehingga memungkinkan penilaian status gizi lebih akurat dan  dinamis.  Pemberian  saran  yang  cepat  dan  akurat berdasarkan masukan dari data balita yang dimasukkan ke dalam  sistem  memungkinkan  sistem  untuk  dimanfaatkan oleh banyak Puskesmas atau oleh petugas kesehatan.
II. METODOLOGI Tahapan yang digunakan dalam penelitian ini mengacu pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian Step-1: Penentuan  masalah  penelitian  sebagai  basis  data dalam  input data  melalui  studi  literature  kepakaran  yang bersumber dari Dokter Spesialis Gizi. Identifikasi masalah terkait dengan parameter yang digunakan dalam penelitian ini  untuk  menentukan  status  gizi  balita  yaitu  berdasarkan umur, tinggi badan, berat badan, dan lingkar lengan. Step-2: Tahap perancangan system yaitu dengan membuat antarmuka sistem, basis pengetahuan yang bersumber dari dataset  parameter,  aturan-aturan  yang  digunakan  dalam metode Fuzzy Mamdani, dan proses inferensi.
• Fuzzyfikasi:  Derajat  keanggotaan  masing-masing himpunan  ditentukan  dengan  menggunakan  metode fuzzyfikasi[14]. Representasi grafis yang menggambarkan  transformasi  titik-titik  data  input  ke dalam  derajat  keanggotaan  masing-masing  disebut sebagai fungsi keanggotaan fuzzy [15].
• Membentuk Aturan ( Rules ): Pembentukan aturan (rule) dalam bentuk IF…THEN
• Fungsi Implikasi: Bentuk akhir output fuzzy ditentukan melalui Teknik implikasi [16]
• Komposisi  Aturan:  Fungsi  MAX  digunakan  untuk mengatur  aturan  fungsi  implikasi  dengan  mengambil nilai maksimum dari output aturan. Pada teknik MAX, alternatif himpunan fuzzy didapatkan dengan pengambilan  guna  mengubah  rentang  fuzzy,  dan diterapkan  pada  keluaran.  Setelah  semua  preposisi dievaluasi,  keluarannya  berisi  himpunan  fuzzy  yang menunjukkan kontribusi setiap preposisi. [17]
• Defuzifikasi: Input proses ini ialah hipunan fuzzy yang dihasilkan  dari  susunan  aturan fuzzy, dan  keluarannya ialah  bilangan  dalam  domain  himpunan fuzzy .  Yang termasuk teknik defuzzifikasi ialah composite momment atau centroid [16] menggunakan Persamaan (1).
𝐱 ( 𝐜𝐞𝐧𝐭𝐫𝐨𝐢𝐝 )   = 𝒙 𝝁 𝒙 𝒅𝒙 𝒃 𝒂 𝒙 𝝁 𝒙 𝒅𝒙 𝒃 𝒂
(1)
• Output hasil  status  gizi  balita:  Proses  ini  memberikan hasil  mengenai  status  gizi  balita:  buruk,  kurang, normal, baik, lebih, dan obesitas.
Step-3: Evaluasi  Sistem  melalui  pengujian Usability . Sistem  Usability  Scale digunakan  untuk  mengevaluasi seberapa  baik  pengimplementasian  sistem.  Pengujian  ini dilakukan  dengan  menggunakan  kuesioner  berdasarkan sudut  padang  pengguna.  Dalam  sepuluh  item  pernyataan, responden diharuskan untuk memberi nilai system dengan kategori  yakni  “sangat  setuju”  “setuju”  “netral”  “tidak setuju” dan “sangat tidak setuju” Variabel R1 hingga R10 dimiliki oleh setiap item pernyataan . [18]. Skor keseluruhan  pada  System  Usability  Scale  (SUS)  dihitung dengan  mengambil  rata-rata  skor  individu  menggunakan Persamaan (2) [19].
SUS  =  (((R1-1)  +  (5-R2)  +  (R3-1)  +  (5-R4)  +  (R5-1)  +
(5-R6) + (R7 – 1) + (5-R8) +(R9 – 1) + (5 – R10)) × 2.5) (2)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  menentukan  status  gizi  balita  digunakan  empat parameter  sebagai  variable input dengan  satu  variable output .  Variabel input tersebut  diantaranya  adalah  umur, tinggi  badan, berat  badan, dan  lingkar  lengan.  Status  gizi balita akan dijadikan variabel output yang akan diolah. Uji coba  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini  merujuk  pada data pada Tabel I.

## TABEL I
D ATASET U JI
Rincian  data  dapat  diperiksa  seperti  aturan  variabel  input dan output pda Tabel II yang meliputi variabel input data yang  terdiri  dari  data  parameter  umur,  Tinggi  Badan,
Berat Badan, dan Lingkar Lengan dengan variabel output yaitu  status  gizi  berdasarkan  penilaian  himpunan  fungsi keanggotaan.
TABEL II
V ARIABEL I NPUT DAN O UTPUT F UZZY Fungsi Nama Variabel Himpunan Fungsi Keanggotaan Variabel Input Fuzzy Umur [0 - 60] Tinggi Badan [0-124] Berat Badan [0 - 28] Lingkar Lengan [0 - 22] Variabel Output Fuzzy Status Gizi [0 - 123]
Tabel  III  merupakan  nilai  kurva  segitiga,  bahu,  dan trapezium untuk menghitung derajat keanggotaan masing- masing variable yang terdiri dari himpunan fuzzy, domain dan fungsi keanggotaan.
TABEL III H IMPUNAN F UZZY P ENILAIAN S TATUS G IZI Nama Variabel Himpunan Fuzzy Domain Fungsi Keanggotaan Umur “Fase 1” [ 0 - 12 ] Bahu Kiri “Fase 2” [ 6 - 24] Segitiga “Fase 3” [ 12 - 36] Segitiga “Fase 4“ [ 24 - 48] Segitiga “Fase 5” [ 36 - 60] Bahu Kanan Tinggi Badan Pendek [0-75] Bahu Kiri Sedang [49-101] Segitiga Tinggi [75-124] Bahu Kanan Berat Badan Kurang [0-13] Bahu Kiri Sedang [7-19] Segitiga Lebih [13-28] Bahu Kanan Lingkar Lengan Kecil [0-14] Bahu Kiri Sedang [10-18] Segitiga Besar [14-22] Segitiga Status Gizi Gizi Buruk [0-48] Bahu Kiri Gizi Kurang [43-53] Segitiga Normal / Baik [48-70] Segitiga Gizi Lebih [53-83] “Segitiga” Obesitas [70-123] “Bahu Kanan”
Grafik  representasi  derajat  keanggotaan  himpunan fuzzy penilaian status gizi balita ditunjukkan pada Gambar 2-6, yaitu:
• Grafik  Representasi  Derajat  Keanggotaan  Variabel Umur
Gambar 2 Derajat Keanggotaan Umur
Dimana, Jenis Kelamin Perempuan Umur 18 Bulan Tinggi Badan 77 Cm Berat Badan 10 Kg Lingkar Lengan 18 Cm
• Grafik  Representasi  Derajat  Keanggotaan  Berat
Badan

## Gambar 3 Derajat Keanggotaan Umur
Dimana,
• Grafik Representasi Keanggotaan Variabel
Tinggi Badan
Gambar 4 Derajat Keanggotaan Tinggi Badan
Dimana,
• Grafik Representasi Keanggotaan Variabel Lingkar Lengan

## Gambar 5 Derajat Keanggotaan Lingkar Lengan
Dimana,
• Grafik  Representasi  Keanggotaan  Variabel Output Status Gizi
Gambar 6 Derajat Keanggotaan Output Status Gizi
Dimana,
Aturan  yang  relevan  dengan  penelitian  ini  dibuat setelah  pembentukan  variabel  pada  himpunan  fuzzy. Fungsi  implikasi  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini adalah Rule Base System mengacu pada Tabel IV.
TABEL IV R ULE B ASE S YSTEM
[R1] If Umur : Fase 1 And Berat Badan : Kurang And Tinggi Badan : Sedang And Lingkar Lengan : Besar Then Gizi Baik α1 = Min (Fase 1; Kurang; Sedang; Besar)
= Min (0; 0,5; 0,9321; 1) = 0
[R2] If Umur : Fase 1 And Berat Badan : Kurang And Tinggi Badan : Tinggi And Lingkar Lengan : Besar Then Gizi Kurang 𝛼 2 = Min (Fase 1; Kurang; Tinggi; Besar)
= Min (0; 0,5; ; 1)
= 0
[R3] If Umur : Fase 1 And Berat Badan : Sedang And Tinggi Badan : Sedang And Lingkar Lengan : Besar Then Gizi Lebih
𝛼 3 = Min (Fase 1; Sedang; Sedang; Besar) = Min (0; 0,5; 0,9321; 1) = 0
[R4] If Umur : Fase 1 And Berat Badan : Sedang And Tinggi Badan : Tinggi And Lingkar Lengan : Besar Then Gizi Lebih
𝛼 4 = Min (Fase 1; Kurang; Sedang; Besar)
= Min (0; 0,5; 0, 9321; 1)
= 0
[R5] If Umur : Fase 2 And Berat Badan : Kurang And Tinggi Badan : Sedang And Lingkar Lengan : Besar Then Gizi Kurang.
𝛼 5 = Min (Fase 2; Kurang; Sedang; Besar) = Min (0,5; 0,5; 0, 9321; 1)
= 0,5
[R6] If Umur : Fase 2 And Berat Badan : Kurang And Tinggi Badan : Tinggi And Lingkar Lengan : Besar Then Gizi Kurang.
𝛼 6 = Min (Fase 2; Kurang; Tinggi ; Besar) = Min (0,5; 0,5; 0,0769; 1) = 0, 0769
[R7] If Umur : Fase 2 And Berat Badan : Sedang And Tinggi Badan : Sedang And Lingkar Lengan : Besar Then Gizi Baik
𝛼 7 = Min (Fase 2; Kurang; Sedang; Besar) = Min (0,5; 0,5; 0,9321; 1)
= 0,5
[R8] “If Umur” : Fase 2 “And Berat Badan” : Sedang “And Tinggi Badan” : Tinggi And Lingkar Lengan : Besar Then Gizi Baik
𝛼 8 = Min (Fase 2 ; Kurang; Tinggi; Besar)
= Min (0,5; 0,5; 0, 0769; 1)
= 0, 0769
[R9] If Umur : Fase 3 And Berat Badan : Kurang And Tinggi Badan : Sedang And Lingkar Lengan : Besar Then Gizi Kurang
𝛼 9 = Min (Fase 3; Kurang; Sedang; Besar)
= Min (0,5; 0,5; 0,9321; 1)
= 0,5
[R10] If Umur : Fase 3 And Berat Badan : Kurang And Tinggi Badan : Tinggi And Lingkar Lengan : Besar Then Gizi Kurang 𝛼 10 = Min (Fase 3; Kurang; Tinggi; Besar) = Min (0,5; 0,5; 0, 0769; 1) = 0, 0769
[R11] If Umur : Fase 3 And Berat Badan : Sedang And Tinggi Badan : Sedang And Lingkar Lengan : Besar Then Gizi Baik 𝛼 11 = Min (Fase 3; Sedang; Sedang; Besar) = Min (0,5; 0,5; 0,9321; 1) = 0,5
[R12] If Umur : Fase 3 And Berat Badan : Sedang And Tinggi Badan : Tinggi And Lingkar Lengan : Besar Then Gizi Baik. 𝛼 12 = Min (Fase 3; Sedang; Tinggi; Besar) = Min (0,5; 0,5; 0, 0769; 1) = 0,0769
[R13] If Umur : Fase 4 And Berat Badan : Kurang And Tinggi Badan : Sedang And Lingkar Lengan : Besar Then Gizi Kurang.
𝛼 13 = Min (Fase 4; Kurang; Sedang; Besar) = Min (0; 0,5; 0,9321; 1) = 0
[R14] If Umur : Fase 4 And Berat Badan : Kurang And Tinggi Badan : Tinggi And Lingkar Lengan : Besar Then Gizi Kurang. 𝛼 14 = Min (Fase 4; Kurang; Tinggi; Besar) = Min (0; 0,5; 0, 0769; 1) = 0
[R15] If Umur : Fase 4 And Berat Badan : Sedang And Tinggi Badan : Sedang And Lingkar Lengan : Besar Then Gizi Baik. 𝛼 15 = Min (Fase 4; Sedang; Sedang; Besar) = Min (0; 0,5; 0,9321; 1) = 0
[R16] If Umur : Fase 4 And Berat Badan : Sedang And Tinggi Badan : Tinggi And Lingkar Lengan : Besar Then Gizi Baik 𝛼 16 = Min (Fase 4; Sedang; Tinggi; Besar) = Min (0; 0,5; 0, 0769; 1) = 0, 0769
[R17] “If Umur” : Fase 5 “And Berat Badan” : Kurang “And Tinggi Badan” : Sedang And Lingkar Lengan : Besar Then Gizi Buruk.
𝛼 17 = Min (Fase 5 ; Kurang; Sedang; Besar) = Min (0; 0,5; 0,9321; 1) = 0
[R18] If Umur : Fase 5 And Berat Badan : Kurang And Tinggi Badan : Tinggi And Lingkar Lengan : Besar Then Gizi Buruk.
𝛼 18 = Min (Fase 5 ; Kurang; Tinggi; Besar) = Min (0; 0,5; 0, 0769; 1) = 0
[R19] If Umur : Fase 5 And Berat Badan : Sedang And Tinggi Badan : Sedang And Lingkar Lengan : Besar Then Gizi Kurang 𝛼 19 = Min (Fase 5 ; Sedang; Sedang; Besar) = Min (0; 0,5; 0,9321; 1) = 0
[R20] If Umur :“Fase 5”And“Berat Badan : “Sedang And Tinggi Badan : Tinggi And Lingkar Lengan : Besar Then Gizi Baik 𝛼 20 = Min (Fase 5 ; Sedang; Tinggi; Besar) = Min (0; 0,5; 0,9321; 1) = 0
Penentukan  komposisi  aturan  pada  penelitian  ini digunakan  metode  MAX  untuk  melakukan  komposisi antar semua aturan, dimana,
Penentuan  De fuzzy fikasi  yaitu  dengan  menghitung nilai Z-Score , yaitu:
Pengujian  Akurasi  Berdasarkan  400  data  yang  diuji dengan skor 90,2% hal ini menunjukkan bahwa system ini dapat  berfungsi  dengan  baik  sesuai  dengan z-score perhitungan Puskesmas.
Proses  pengujian  program  terhadap  kesesuaian  dengan kebutuhan  system  berdasarkan  hasil  pada  Tabel  V. Keseluruan tahapan berhasil dilakukan melalui perhitungan usability    testing menunjukkan  hasil  akhir 88,75.  Berdasarkan  evaluasi  usability  yang  telah dilakukan  pada  Aplikasi  Penentuan  Status  Gizi  Balita dengan  metode  system  usability  scale  didapatkan  skor SUS  sebesar  88,75.  Untuk  adjective  rating  termasuk kategori Excellent ,  dengan  grade  scale  B,  dan  termasuk kategori marginal high untuk acceptability ranges dimana aplikasi sudah dapat diterima .
TABEL V P ENGUJIAN B LACK B OX Tujuan Tahapan Output yang Diharapkan Output Sistem Masuk Ke Aplikasi Masukkan email dan password Tampil menu dashboard Berhasil Menampilkan pesan jika akun belum di buat Masukkan Email dan password Tampil pesan email belum terdaftar Berhasil Daftar Akun Memasukkan input an yang di perlukan Registrasi Berhasil Berhasil Menampilkan pesan jika salah satu input an tidak terisi Memasukkan input an yang di perlukan Tampil pesan bahwa input an harus di isi Berhasil Edit Rules Klik tombol edit Menuju halaman edit rules Berhasil Delete Rules Klik tombol delete Rules terhapus Berhasil Menambahkan Rule Memasukkan input an yang di perlukan Tampil pesan bahwa tambah rule berhasil Berhasil Kembali ke Halaman List Rules Klik tombol kembali Menuju halaman List Rules Berhasil Menambahkan data balita Memasukkan input an yang di perlukan Tampil pesan bahwa tambah data balita berhasil Berhasil
Tujuan Tahapan Output yang Diharapkan Output Sistem Kembali ke halaman list balita Klik tombol kembali Menuju halaman list balita Berhasil Merubah data balita Merubah input an yang di perlukan Tampil pesan bahwa data balita berubah Berhasil Kembali ke halaman list balita Klik tombol kembali Menuju halaman list balita Berhasil Check status gizi Memilih balita dalam select option Menuju halaman list hasil Berhasil Menghapus hasil Klik tombol hapus Data hasil terhapus Berhasil Menampilkan Grafik Pilih balita Grafik di tampilkan Berhasil Menentukan kebutuhan gizi balita Pilih balita Menampilkan kebutuhan gizi balita Berhasil

## IV. K ESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  analisis  yang  dibahas dalam  bagian  sebelumnya,  maka  disimpulkan  bahwa aplikasi  penentuan  status  gizi  balita  untuk  menampilkan informasi  balita  beserta  status  gizi  nya,  mampu menentukan status gizi  dari beberapa jenis kategori yaitu kategori gizi buruk, gizi kurang, gizi baik, gizi lebih, dan obesitas.  Penelitian  ini  melibatkan  penggunaan  lima variabel.  Dari  lima  variabel  tersebut,  empat  di  antaranya merupakan variabel input, yaitu umur, berat badan, tinggi badan,  dan  lingkar  lengan  atas.  Sementara  itu,  satu variabel merupakan variabel output, yaitu status gizi balita. Penerapan  logika fuzzy Mamdani  dapat  aplikasi  ini  telah mampu  memberikan  informasi  status  gizi  balita.  Hasil perhitungan  dengan  metode Fuzzy Mamdani  mampu memberikan  nilai  akurasi  sebesar  90,2%,  precision 27,43% dan recall 34,34%.
Implikasi hasil dari penelitian ini adalah aplikasi sister pakar  untuk  pemantauan  dan  penilaian  status  gizi  balita menggunakan  metode  Fuzzy  Mamdani.  Aplikasi  ini mengambil  data  yang  secara  historis  yang  dikumpulkan melalui  pengukuran  fisik  kondisi  balita,  selanjutnya mengubah  menjadi  data  digital  sebagai  mesin  inferensi agar mudah diakses. Aplikasi ini menunjukkan efektivitas pengukuran status gizi dengan tingkat akurasi 90,2%. Hal ini  memungkinkan  integizi  yang  cepat  dan  terfokus, sehingga  dapat  membantu  mencegah  masalah  gizi  buruk pada balita. Kelemahan yang signifikan dari penelitian ini adalah  adanya  ketidakseimbangan  antara  tingkat  akurasi seperti  nilai  presisi  dan  recall  yang  relatif  rendah,  yaitu masing-masing 27,43% dan 34,34%. Meskipun penerapan ini  bermanfaat  pada  sebagian  besar  situasi,  namun  tetap terdapat  risiko  kesalahan  dalam  mengidentifikasi  status gizi  yang  tepat,  sehingga  perlu  untuk  memasukkan parameter  tambahan  yang  lebih  representatif  untuk mencapai  temuan  yang  lebih  konsisten  dan  mengurangi jumlah kesalahan klasifikasi. Penelitian lebih lanjut dapat menggunakan  gabungan  parameter  riwayat  anggota keluarga  agar  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih komprehensif  mengenai  kondisi  gizi  balita  diantaranya parameter  pola  makan,  riwayat  kesehatan  keluarga,  dan faktor genetik.
[1]  Badan Pusat Statistik, Profil Kesehatan Ibu dan Anak 2022 . 2022.
[2]  S.  Winiarti,  H.  Yuliansyah,  and  A.  A.  Purnama,  “Identification  of Toddlers’ nutritional status using data mining approach,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 9, no. 1, pp. 164–169, 2018.
[3]  D.  R.  Putri  and  E.  Sudarmilah,  “Monitoring  Status  Gizi  Balita Secara Online,” JUITA J. Inform. , vol. 8, no. 1, p. 101, 2020.
[4]  P.  D.  Kartini,  “Klasifikasi  Status  Gizi  Balita  Berdasarkan  Indeks Anthropometri  Bb/U  Menggunakan  Metode  KNN  (K-Nearest Neighbor),” Univ.  Nusant.  PGRI  Kediri ,  vol.  01,  no.  11,  pp.  1–6, 2017.
[5]  M. A. Fauzan, Y. Nurmalasari, and A. Anggunan, “Hubungan Status Gizi dengan  Prestasi Belajar,” J.  Ilm.  Kesehat.  Sandi  Husada ,  vol. 10, no. 1, pp. 105–111, 2021.
[6]  D.  Ayu,  N.  Wulandari,  and  A.  Prasetyo,  “Sistem  Penunjang Keputusan  Untuk  Menentukan  Status  Gizi  Balita  Menggunakan Metode  Fuzzy  Tsukamoto,” J.  Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  22–33, 2018.
[7]  R.  M.  Kusuma  and  R.  A.  Hasanah,  “Antropometri  Pengukuran status  gizi  anak  usia  24-60  bulan  di  Kelurahan  Bener  Kota Yogyakarta,” Med.  Respati J.  Ilm.  Kesehat. , vol.  13, no. 4, pp. 36– 42, 2018.
[8]  C.  N.  Adha,  T.  N.  Prastia,  and  W.  Rachmania,  “Gambaran  Status Gizi  Berdasarkan  Lingkar  Lengan  Atas  Dan  Indeks  Massa  Tubuh Pada Mahasiswi Fikes Uika Bogor Tahun 2019,” Promotor , vol.  2, no. 5, pp. 340–350, 2019.
[9]  I.  G.  I.  Sudipa et  al. , MULTI  CRITERIA  DECISION  MAKING:
Teori  &  Penerapan  Metode  Pengambilan  Keputusan  dengan MCDM . PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[10] S.  J.  Susilo,  S.  Supatman,  and  S.  Supatman,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Status  Gizi  Balita  Dengan  Metode  Fuzzy Tahani  (Menggunakan  Standar  Antropometri  Anak),” J.  Inf.    J.
Penelit. dan Pengabdi. Masy. , vol. 7, no. 1, pp. 1–7, Jun. 2021.
[11] S.  Informatika  and  A.  Polinema,  “Pengembangan  Website  Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Gizi  Balita  Di  Kota Kediri Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani,” SIAP) , p. 2020.
[12] A.  Gustiani,  M.  D.  Apriansyah,  and  P.  Rosyani,  “Analisis LogikaFuzzy Mamdani dalam  Pengenalan Rambu  Lalu Lintas pada Sistem Gambar,” vol. 01, no. 01, pp. 1–7, 2023.
[13] S. Widaningsih, “Analisis Perbandingan Metode Fuzzy Tsukamoto, Mamdani  dan  Sugeno  dalam  Pengambilan  Keputusan  Penentuan Jumlah  Distribusi  Raskin  di  Bulog  Sub.  Divisi  Regional  (Divre) Cianjur,” Infoman’s , vol. 11, no. 1, pp. 51–65, 2017.
[14] N.  A.  T.  Wahyuni,  A.  C.  Fauzan,  and  H.  Harliana,  “Implementasi Algoritma  Fuzzy  Tsukamoto  Untuk  Penilaian  Kinerja  Pegawai Universitas  Nahdlatul  Ulama Blitar,” J.  Autom.  Comput.  Inf.  Syst. , vol. 1, no. 2, pp. 75–88, 2021.
[15] M. H. Uchyana and H. Mustafidah, “Penilaian Kepuasan Konsumen Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Pada  Produk  Knalpot  Di R1 Racing Exhaust Sokaraja,” Sainteks , vol. 17, no. 1, p. 83, 2020.
[16] Y. Yudihartanti, “Analisis Komparasi Metode Fuzzy Mamdani Dan Sugeno  DALAM  PENJADWALAN  MATA  KULIAH,” Progresif , vol. 7, no. 2, pp. 731–780, 2011.
[17] M.  Martin  and  L.  Nilawati,  “Model  Fuzzy  Mamdani  Untuk Penilaian  Tingkat  Kepuasan  Pelayanan  Pengaduan  Masyarakat,” J. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 237–247, 2018.
[18] E. Febriyanto, U. Rahardja, A. Faturahman, and N. Lutfiani, “Sistem Verifikasi  Sertifikat  Menggunakan  Qrcode  pada  Central  Event Information,” Techno.Com , vol. 18, no. 1, pp. 50–63, 2019.
[19] D.  A. Mawsally and  E.  Sudarmilah, “A  Virtual-Reality Edu-Game: Save  The  Environment  from  the  Dangers  of  Pollution,” Khazanah Inform.    J.  Ilmu  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  140–145, 2019.