Penerapan Fuzzy Inference Tsukamoto Pada Sistem Pakar Diagnosis Gizi Buruk Balita Berbasis Website

Abstract

Gizi buruk merupakan status nilai gizi yang berdasarkan pada indeks massa tubuh yakni perbandingan antara berat badan (BB) dan tinggi badan (TB)/ panjang badan (PB) yang mendapat nilai -3SD. Sedangkan balita merupakan anak yang berusia kurang dari 5 tahun atau lebih popular dengan sebutan anak dibawah usia lima tahun (Damayanti, 2017). Untuk melakukan penilaian status gizi balita dapat dilakukan dengan teknik antropometri yakni mengukur bagian tubuh seperti berat badan, tinggi badan, usia, dan lain-lain. Sistem pakar banyak digunakan pada bidang kesehatan untuk mendiagnosis penyakit serta memberikan solusi terhadap suatu penyakit. Sistem pakar ialah sebuah sistem komputer yang menerapkan teknik penalaran guna memecahkan suatu permasalahan dengan memanfaatkan pengetahuan fakta yang didapatkan dari seorang pakar dalam bidang tertentu (Arhami, 2005). Metode fuzzy Tsukamoto merupakan sebuah metode inferensi dari fuzzy logic yang dapat mengatasi suatu keadaan dengan tingkat kebenaram sebagian (Nasution, 2012). Penelitian ini menerapkan inferensi fuzzy Tsukamoto pada sistem pakar yang berguna untuk mendiagnosis gizi buruk pada balita. Parameter yang menjadi input dalam penelitian ini ialah tinggi/panjang badan, berat badan dan usia balita dalam hitungan bulan. Dari dataset yang berjumlah 395 didapatkan hasil akurasi sebesar 98% dengan pembagian data 80% sebagai data training dan 20% data uji.