BAB IV : HASIL DAN PEMBAHASAN
4.4 Pengujian Sistem
Pengujian dalam hal kelayakan penggunaan aplikasi sistem pakar untuk mengidentifikasi gizi buruk pada anak yaitu dengan menjalankan program aplikasi yang dilakukan oleh pengguna. Kemudian diamati mengenai jalannya proogram.
Dari data aktual yang diperoleh dari RS. Saiful Anwar Malang, ada
Tabel 4.1. Pengujian Sistem No Nama Usia JK BB (kg) TB (cm) LLA (cm)
Gejala / kadar albumin
(mg/dl) Status Gizi
1 NurFaizah 2,12 th Pr 5.4 71 8.5 Perubahan warna rambut/0 Gizi Buruk tipe Marasmus
2 M. Yasin 3 Th Lk 6.5 78 11 Dermatosis
Perubahan rambut/2.16
Gizi Buruk tipe Marasmus Kwashiorkor
3 Lis M. 1 bl
12 hr Pr 3.8 51 10 Edema/- Baik
4 Aditya 4 th
8 bl Lk 14 97 - - Baik
5 Rehan 9 bl Lk 4.5 60 8.5 Perubahan rambut
Hepatomegali Gizi buruk
6 Dani B. 12 bl Lk 6.5 69 - - Normal 7 Faris 3 bl Lk 3.7 53 - -/3.77 Kurang 8 Hatmaja 3 bl Lk 3 53 - Dermatosis Edema Perubahan rambut Hepatomegali Albumin/-
Gizi buruk Marasmic- Kwashiorkor
9 Azwa 1 bl 3 hr Pr 2 52 8 -/4.18 Gizi kurang
10 Rehan 10 bl Lk 4.3 61 8.5 -/- Gizi buruk marasmus
11 Revangga 1 th Lk 6.5 69 12 Perubahan rambut
Hepatomegali/2.92
Gizi buruk marasmic- kwashiorkor
Tabel diatas merupakan, data aktual yang diperoleh dari rumah sakit (data asli terdapat pada lampiran), berdasarkan data tersebut dapat dihitung dengan menggunakan rumus :
Jika nilai real lebih besar dari nilai median maka dapat dihitung dengan meggunakan rumus :
Jika nilai real lebih kecil dari nilai median maka dapat dihitung dengan menggunakan rumus :
Kemudian setelah diketahui anak terkena gizi buruk langkah selanjutnya adalah menentukan tipe gizi buruknya dengan menggunakan tabel mclaren dan tabel albumin yang terdapat pada bab 2.
Berdasarkan rumus tersebut dapat dihitung
1. Nurfaizah
Diket :
Usia 2.12 tahun
Jenis Kelamin perempuan Berat badan 5.4 kg Tinggi badan 71 cm
Untuk menghitung berat badan per usia :
Z- Skor = 5.4 - 11.9 = -6.5 = -5.416 (sangat kurang)
1.20 1.20
Untuk menghitung tinggi badan per usia :
Z- Skor = 71 – 86.5 = -15.5 = -4,696 (sangat pendek) 3.3 3.3
Untuk menghitung berat badan per tinggi badan : Z- Skor = 5.4 – 8.6 = -3.2 = -4 (buruk)
0.8 0.8
Z-Skor = Nilai Real – Nilai Median SD Upper
Z-Skor = Nilai Real – Nilai Median SD Low
Hasil analisa BB/TB pada Nurfaizah adalah -4, jadi dia mengalami gizi buruk. Dengan gejala yang tampak pada anak yaitu : perubahan warna rambut (1) dan kadar albuminnya 0 (7), sehingga anak tersebut dinyatakan terkena gizi buruk marasmic-kwashiorkor. Berikut adalah hasil analisanya menggunakan aplikasi sistem pakarnya.
Gambar 4.29 Hasil Analisa Nurfaizah
2. M.Yasin
Diket : Usia 3 tahun
Jenis Kelamin laki-laki Berat badan 6.5 kg Tinggi badan 78 cm
Untuk menghitung berat badan per usia :
Z- Skor = 6.5 – 14.6 = -8.1 = -5.0625 (sangat kurang)
1.60 1.60
Untuk menghitung tinggi badan per usia :
Z- Skor = 78 – 96.5 = -18.5 = -5.2857 (sangat pendek) 3.5 3.5
Untuk menghitung berat badan per tinggi badan : Z- Skor = 6.5 – 10.5 = -4 = -4.444 (buruk)
0.9 0.9
Hasil analisa BB/TB M. Yasin adalah -4.444, jadi dia mengalami gizi buruk. Dengan gejala yang tampak pada anak yaitu : dermatosis (2) dan perubahan warna rambut (1) dan kadar albuminnya 2.16 mg/dl (4) sehingga anak
tersebut dinyatakan terkena gizi buruk marasmic-kwashiorkor. Berikut adalah hasil analisanya menggunakan aplikasi sistem pakarnya.
Gambar 4.30. Hasil Analisa M.Yasin
3. Lis M.
Diket :
Usia 1 bulan 12 hari Jenis Kelamin perempuan Berat badan 3.8 kg Tinggi badan 51 cm
Untuk menghitung berat badan per usia : Z- Skor = 3.8 – 4.0 = -0.2 = -0.3 (normal)
0.60 .0.60
Untuk menghitung tinggi badan per usia : Z- Skor = 51 – 53.5 = -2.5 = -1.086 (normal)
2.3 2.3
Untuk menghitung berat badan per tinggi badan : Z- Skor = 3.8 – 3.5 = 0.3 = 0.6 (baik)
0.5 0.5
Dengan gejala yang tampak pada anak yaitu : edema (3), namun hasil analisa menurut BB/TB anak tersebut dikatakan baik. Berikut adalah hasil analisanya menggunakan aplikasi sistem pakarnya.
Gambar 4.31. Hasil Analisa Lis M
4. Aditya
Diket :
Usia 4 tahun 8 bulan Jenis Kelamin laki-laki Berat badan 14 kg Tinggi badan 97 cm
Untuk menghitung berat badan per usia : Z- Skor = 14 – 17.7 = -3.7 = -1.85 (normal)
2.00 2.00
Untuk menghitung tinggi badan per usia : Z- Skor = 97 – 106.6 = -9.6 = -2.133 (pendek)
4.5 4.5
Untuk menghitung berat badan per tinggi badan : Z- Skor = 14 – 15.0 = -1 = -0.769 (baik)
1.3 1.3
Pada Aditya hasil analisanya BB/TB -0.769, jadi dia mempunyai gizi baik. Berikut adalah hasil analisanya menggunakan aplikasi sistem pakarnya.
5. Rehan Diket : Usia 9 bulan
Jenis Kelamin laki-laki Berat badan 4.5 kg Tinggi badan 60 cm
Untuk menghitung berat badan per usia :
Z- Skor = 4.5 – 9.2 = -4.7 = -4.7 (sangat kurang) 1 1
Untuk menghitung tinggi badan per usia :
Z- Skor = 60 – 72.3 = -12.3 = -40730 (sangat pendek) 2.6 2.6
Untuk menghitung berat badan per tinggi badan : Z- Skor = 4.5 – 5.7 = -1.2 = -1.714 (baik)
0.7 0.7
Pada Rehan, hasil analisa BB/TB adalah -1.714, jadi dia mempunyai gizi baik, namun dia mempunyai gejala yang tampak yaitu perubahan warna rambut (1) dan hepatomegali (1). Berikut adalah hasil analisanya menggunakan aplikasi sistem pakarnya.
Gambar 4.33. Hasil Analisa Rehan
6. Dani
Diket : Usia 12 bulan
Jenis Kelamin laki-laki Berat badan 6.5 kg Tinggi badan 69 cm
Untuk menghitung berat badan per usia :
Z- Skor = 6.5 – 10.2 = -3.7 = --3.363 (sangat kurang)
Untuk menghitung tinggi badan per usia : Z- Skor = 69 – 76.1 = -7.1 = -2.629 (pendek)
2.7 2.7
Untuk menghitung berat badan per tinggi badan : Z- Skor = 6.5 – 8.3 = -1.8 = -2.25 (kurang)
0.8 0.8
Pada Dani hasil analisanya BB/TB -2.25, jadi dia mempunyai gizi kurang. Berikut adalah hasil analisanya menggunakan aplikasi sistem pakarnya.
Gambar 4.34. Hasil Analisa Dani B.
7. Faris
Diket : Usia 3 bulan
Jenis Kelamin laki-laki Berat badan 3.7 kg Tinggi badan 53 cm
Untuk menghitung berat badan per usia : Z- Skor = 3.7 – 6 = -2.3 = -2.3 (kurang) 1 1
Untuk menghitung tinggi badan per usia :
Z- Skor = 53 – 61.1 = -8.1 = -3.115 (sangat pendek) 2.6 2.6
Untuk menghitung berat badan per tinggi badan : Z- Skor = 3.7 – 3.9 = -0.2 = -0.4 (baik)
0.5 0.5
Hasil analisa BB/TB pada Faris adalah -0.4, jadi dia mempunyai gizi baik. Berikut adalah hasil analisnya menggunakan aplikasi sistem pakarnya.
Gambar 4.35. Hasil Analisa Faris
8. Hatmaja
Diket : Usia 3 bulan
Jenis Kelamin laki-laki Berat badan 3 kg Tinggi badan 53 cm
Untuk menghitung berat badan per usia : Z- Skor = 3 – 6 = -3 = -3 (kurang) 1 1
Untuk menghitung tinggi badan per usia :
Z- Skor = 53 – 61.1 = -8.1 = -3.115 (sangat pendek) 2.6 2.6
Untuk menghitung berat badan per tinggi badan : Z- Skor = 3 – 3.9 = -0.9 = -1.8 (baik)
0.5 0.5
Hasil anlisa BB/TB pada Hatmaja adalah -1,8, jadi dia mempunyai gizi baik. Berikut adalah hasil analsa menggunakan sistem pakarnya.
9. Azwa Diket :
Usia 1 bulan 3 hari Jenis Kelamin perempuan Berat badan 2 kg
Tinggi badan 52 cm
Untuk menghitung berat badan per usia :
Z- Skor = 2 – 4.0 = -2 = -3.333 (sangat kurang) 0.60 0.60
Untuk menghitung tinggi badan per usia : Z- Skor = 52 – 53.5 = -1.5 = -0.652 (normal)
2.3 2.3
Untuk menghitung berat badan per tinggi badan : Z- Skor = 2 – 3.7 = -1.7 = -4.25 (buruk)
0.4 0.4
Hasil analisa BB/TB yang diperoleh dari Aza adalah -4,25, hal itu menunjukkan bahwa dia terkena gizi buruk, dengan disertai kadar albuminna - 4,18 mg/dl. Berikut adalah hasil analisa menggunakan sistem pakarnya.
Gambar 4.37. Hasil Analisa Azwa
10Rehan
Diket :
Usia 10 bulan
Jenis Kelamin laki-laki Berat badan 4.3 kg Tinggi badan 61 cm
Untuk menghitung berat badan per usia :
Z- Skor = 4.3 – 9.5 = -5.2 = -5.777 (sangat kurang) 0.90 0.90
Untuk menghitung tinggi badan per usia :
Z- Skor = 61 – 73.6 = -12.6 = -4.86 (sangat pendek) 2.6 2.6
Untuk menghitung berat badan per tinggi badan : Z- Skor = 4.3 – 5.9 = -1.6 = -2.28 (kurang)
0.7 0.7
Hasil analisa BB/TB yang diperoleh dari Rehan adalah -2,28, jadi dia mengalami gizi kurang. Berikut adalah hasil analisa menggunakan sistem pakarnya.
Gambar 4.38. Hasil Analisa Rehan
11. Revangga Diket : Usia 1 tahun
Jenis Kelamin laki-laki Berat badan 6.5 kg Tinggi badan 69 cm
Untuk menghitung berat badan per usia :
Z- Skor = 6.5 – 10.2 = -3.7 = -3.363 (sangat kurang)
1.10 1.10
Untuk menghitung tinggi badan per usia : Z- Skor = 69 – 76.1 = -7.1 = -2.629 (pendek)
2.7 2.7
Untuk menghitung berat badan per tinggi badan : Z- Skor = 6.5 – 8.3 = -1.8 = -2.25 (kurang)
0.8 0.8
Hasil analisa BB/TB pada Revangga menunjukkan angka -2,25, jadi dia mengalami gizi kurang berikut adalah hasil analisanya menggunakan sistem pakarnya.
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan permasalahan yang telah dibahas dan diselesaikan melalui laporan ini, dapat ditarik kesimpulannya, yaitu : program aplikasi sistem pakar ini, dapat menentukan status gizi buruk pada anak hanya menurut berat badan per tinggi badan (BB/TB) dan dapat mengetahui tipe gizi buruk, sesuai dengan gejala (klasifilakasi Mclaren dan Albumin) yang di masukkan, secara tepat apabila sesuai dengan fakta dan kaidah aturan yang telah ditentukan.
Namun pada kenyataan data yang diperoleh dari RS. Saiful Anwar Malang, pasien yang terkena gizi buruk tidak selalu ditentukan dari berat badan per tinggi badannya, hal tersebut dikarenakan ada beberapa faktor, diantaranya gejala yang tampak dan juga bisa dikarenakan dari gen pasien, sehingga apabila berat badan dan tinggi badan tidak sesuai dengan standard usia, jika energi dan protein sesuai dengan porsinya maka jika dihitung menurut berat badan per tinggi badan anak tersebut dikatakan normal, atau malah sebaliknya seorang pasien yang memiliki berat badan lebih atau tinggi badan lebih dari standard usia, jika energi dan protein kurang atau lebih dari porsinya maka pasien tersebut bisa dikatakan mengalami gizi kurang atau gizi lebih.
5.2 Saran
Progam aplikasi sistem pakar untuk mengidentifikasi gizi buruk ini, kiranya masih membutuhkan pengembangan lebih lanjut, bukan hanya dari berat badan per tinggi badan saja. Dan juga perlu dikembangkan sampai tingkat penyembuhannya sesuai dengan fase- fase pengobatan dan perawatan anak gizi buruk, yaitu fase stabilisasi, fase transisi, fase rehabilitasi, dan fase tindak lanjut.
DAFTAR PUSTAKA
Arhami, M. 2005. Konsep Dasar Sistem Pakar. Yogyakata: ANDI.
Kadir, Abdul. 2008. Tuntunan Praktis : Belajar Database Menggunakan MySQL.
Yogyakarta : ANDI
Kusrini. 2006. Sistem Pakar Teori dan Aplikasi. Yogakarta: ANDI.
Kusumadewi, S. 2003. Artificial Intelegence (Teknik dan Aplikasinya).
Yogyakarta: Graha Ilmu.
Nugroho, B. 2008. Latihan Membuat Aplikasi Web PHP dan MySQL dengan
Dreamweaver MX [6, 7, 2004] dan 8. Yogyakarta: Graha Media.
Pohan dan Bahri. 1997. Pengantar Perancangan Sistem. Jakarta: Erlangga.
Prasetyo, D.D. 2005. Solusi Menjadi Web MasterMelalui Manajemen
Web dengan PHP. Jakarta: PT Elex Media Komputindo.
Sugianto, Benny. Dr., MPH. 2006. Pengenalan Dini Penyimpangan Pertumbuhan
dan Tindak Lanjutnya Sebagai Salah Satu Cara Mencegah Terjadinya
Malnutrisi Pada Anak Balita. Surabaya: Akademi Gizi Surabaya
Supriasa. 2001. Penilaian Status Gizi. Jakarta: EGC Kedokteran
Winarko, E. 2006. Perancangan Database Dengan Power Designer 6.32. Jakarta: