Rancang Bangun Perangkat Lunak pengatur pola menu makanan untuk Bayi di Bawah Lima Tahun (Balita) menggunakan Metode Fuzzy Sugeno guna memperoleh status Gizi Seimbang

ABSTRAK

Masa balita merupakan periode perkembangan yang rentan terhadap masalah gizi. Gizi kurang yang terjadi pada masa balita bersifat irreversible (tidak dapat pulih), sehingga akan mengganggu pertumbuhan fisik dan mental. Terbatasnya pengetahuan orang tua terhadap kebutuhan energi, gizi dan penentuan pola menu makanan merupakan salah satu faktor yang menyebabkan malnutrisi (gizi salah). Untuk menangani masalah tersebut, orang tua perlu memperhatikan kualitas dan kuantitas makanan yang dikonsumsi balita. Hal ini bertujuan agar makanan tidak mengandung energi dan zat gizi yang berlebihan atau kurang dari kebutuhan tubuh balita.

Berdasarkan latar belakang tersebut, penelitian bertujuan untuk membangun perangkat lunak yang dapat memudahkan user dalam menentukan pola menu makanan balita usia 36-59 bulan. Pembuatan perangkat lunak ini menggunakan pemrograman JSP dan MySQL sebagai basis data. Metode yang digunakan dalam pengembangan perangkat lunak adalah fuzzy sugeno, yaitu aturan yang direpresentasikan dalam bentuk IF-THEN dengan output berupa konstanta untuk melakukan perhitungan terhadap kebutuhan energi dan gizi. Input yang dibutuhkan adalah berat badan, tinggi badan, jenis kelamin dan umur, sedangkan outputnya adalah kebutuhan balita terhadap energi, lemak, protein dan karbohidrat serta pola menu makanan yang memenuhi kebutuhan tersebut.

Metode fuzzy sugeno memiliki analisis kebenaran dengan standard ideal sebesar 58% dalam menentukan kebutuhan energi, lemak dan karbohidrat. Sedangkan dalam menentukan kebutuhan protein, metode fuzzy sugeno memiliki analisis kebenaran dengan standard ideal sebesar 86%. Nilai yang dihasilkan oleh fuzzy sugeno tersebut lebih mendekati kebutuhan ideal bila dibandingkan dengan metode manual yang memiliki analisis kebenaran dengan standard ideal sebesar 24% dalam menentukan kebutuhan energi, lemak, karbohidrat. Sedangkan dalam menentukan kebutuhan protein, metode manual memiliki analisis kebenaran dengan standard ideal sebesar 34%.. Pengujian terhadap fuzzy sugeno tersebut menunjukkan bahwa nilai yang dihasilkan metode ini mendekati kebutuhan ideal, sehingga metode fuzzy sugeno dapat menjadi altenatif dalam menentukan kebutuhan energi, protein, lemak dan karbohidrat sesuai dengan status gizi balita.

ABSTRACT

Infancy is the period of development that susceptible to nutrition problems. Malnutrition which occurs in infancy are irreversible (can not be recovered), so it will interfere with physical growth and mental development. Limited knowledge from parents about energy requirement, nutrition and diet pattern determination is one of the factors that cause malnutrition. To handle this problem, parents need to pay attention about quality and quantity of food that is consumed by children. This is intended to make it doesn’t contain energy and nutrients that excessive or less than the necessity of children’s body.

Based on these problems, the research purpose to develop software that can allow a user to determine the diet pattern for infancy aged 3-5 years. Making software uses JSP programming and MySQL as database. The method that used in software development is a fuzzy sugeno, the rules that are represented in the form of IF-THEN with the output be constant for calculation of energy and nutrition needs. Input required is the weight, height, gender and age, and the output is a necessity of children terhadap energy, fat, protein, carbohydrates and diet pattern that meet those needs.

Fuzzy sugeno method has the truth analysis with ideal standards of 58% in determining the need for energy, fat and carbohydrates. Whereas in determining protein requirements, Sugeno fuzzy method has the truth analysis with the ideal standard of 86%. Value generated by the sugeno fuzzy closer to the ideal requirements when compared with manual methods that have the truth analysis with an ideal standard of 24% in determining the need for energy, fat, carbohydrates and 34 % in determining the need for protein. Tests on the fuzzy Sugeno means that the value produced by this method approaches the ideal requirement, so that the fuzzy sugeno method can be in determining the need for alternative energy, protein, fat and carbohydrate in accordance with nutrient status.