Layanan penulisan ilmiah yang disediakan oleh Perpustakaan Universitas Gunadarma
PENGKLASIFIKASIAN STATUS GIZI BALITA BERDASARKAN INDEKS ANTROPOMETRI (BB/U) MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
ABSTRAKSI :
Penentuan klasifikasi status gizi balita dilakukan oleh ahli gizi. Permasalahan yang timbul adalah bagaimana komputer mampu memiliki keterampilan seperti ahli gizi untuk mengklasifikasikan status gizi balita. Hal ini dapat dilakukan oleh komputer dengan cara meniru cara kerja jaringan saraf otak manusia. Penelitian ini bertujuan membangun model Jaringan Saraf Tiruan menggunakan algoritma Backpropagation, sehingga dapat mengenali pola dan mampu mengklasifikasikan status gizi balita ke dalam gizi buruk, gizi kurang, gizi baik, dan gizi lebih. Variabel-variabel yang digunakan dalam klasifikasi ini adalah Jenis Kelamin, Umur (Bln), Berat Badan (Kg), Penyakit Penyerta dan Status Ekonomi. Penentuan klasifikasi status gizi balita berdasarkan indeks berat badan terhadap umur (BB/U) menggunakan standar baku WHO-NCHS. Data yang digunakan adalah data laporan Pemantauan Status Gizi (PSG) Balita dan data laporan Bulanan Kasus Balita Gizi Buruk periode bulan Februari tahun 2010. Sampel dalam penelitian ini adalah balita berumur dibawah lima tahun (0-59 bulan), yang berjumlah 130 balita dan terdaftar di Posyandu Mekar Sari. Dalam penelitian ini, klasifikasi dilakukan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation dengan perangkat lunak WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) 3.6.2. Hasil terbaik yang diperoleh dengan parameter jumlah neuron hidden layer 8, learning rate 0,9, maksimum epoch 2000, dan momentum 0,3 adalah 93,8462 %.