Status gizi balita merupakan faktor penting yang harus diperhatikan karena kurang gizi yang terjadi pada masa balita bersifat irreversible sehingga akan sukar dalam proses pemulihannya. Pemeriksaan status gizi balita diperlukan tabel antropometri yang digunakan pedoman dasar tumbuh kembang balita, yang menjadi objek dalam penelitian ini, memiliki kelemahan dalam proses penentuan status gizi balita seperti membutuhkan waktu yang lama dan sering terjadi kekeliruan dalam penentuan status gizi dikarenakan penentuan status gizi masih dilakukan secara manual dengan memeriksa satu persatu nilai pada kolom antropometri. Untuk mengatasi masalah tersebut, maka dibuat Sistem Pendukung Keputusan yang dapat membantu petugas gizi untuk menentukan status gizi balita. Kriteria yang digunakan untuk penentuan status gizi adalah umur balita, berat balita, tinggi balita dan jenis kelamin balita. Metode yang digunakan dalam penilaian status gizi balita ini adalah metode Fuzzy Sugeno. Metode ini dipilih karena mampu melakukan penilaian secara lebih tepat karena didasarkan pada fungsi keanggotaan dari kriteria yang sudah ditentukan. Selain itu Fuzzy Sugeno juga dapat melakukan penilaian status gizi balita dengan rata-rata tingkat eror lebih kecil sehingga hasil penilaian status gizi balita lebih akurat. Hasil akhir dari penelitian ini menunjukkan bahwa system pendukung pengambilan keputusan dengan metode Fuzzy Sugeno mampu menentukan status gizi balita. Status gizi yang diperoleh dari aplikasi adalah Gizi buruk dengan z-score lebih kecil dari 43, Gizi kurang z-score lebih kecil dari 49, gizi baik z-score lebih kecil dari 61, gizi lebih z-score lebih kecil dari 70, dan obesitas zscore lebih besar dari 83. Penerapan metode Fuzzy Sugeno untuk penilaian status gizi balita dengan menggunakan 55 data uji memiliki tingkat akurasi 90.09%

Toddler nutritional status is an important factor that must be considered because malnutrition that occurs duringinfancy is irreversible so it will be difficult in the recovery process. Checking up of the nutritional status of toddlers required anthropometric tables which used basic guidelines for toddlers' growth and development, but it still have weaknesses in the process of determining the nutritional status of children such as requiring a long time and frequent errors in determining nutritional status because the determination of nutritional status was still carried out manually by checking one by one the values in the anthropometry column. To solve this problem, a Decision Support System is created that can help nutrition workers to determine the nutritional status of children. The criteria used for determining nutritional status are toddler age, toddler weight, toddler height and gender of children under five. The method used in assessing the nutritional status of toddlers is the Fuzzy Sugeno method. This method was chosen because it is able to make an assessment more precisely because it is based on the membership function of the specified criteria. In addition, Fuzzy Sugeno can also assess the nutritional status of toddlers with an average level of error is smaller so that the assessment of nutritional status of children is more accurate. The final results of this study indicate that the decision support system with Fuzzy Sugeno method is able to determine the nutritional status of children. Nutritional status obtained from the application is malnutrition with z-score smaller than 43, malnutrition z-score is smaller than 49, good nutrition z-score is smaller than 61, over nutrition z-score is smaller than 70, and obesity z-scos1re is greater than 83.