PENGKLASIFIKASIAN STATUS GIZI BALITA BERDASARKAN INDEKS ANTROPOMETRI (BB/U) MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

Abstract

Status gizi balita dapat ditentukan berdasarkan indeks berat badan terhadap umur (BB/U) dengan menggunakan standar baku WHO-NCHS. 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. Variabelvariabel yang digunakan dalam klasifikasi ini adalah Jenis Kelamin, Umur (Bln), Berat Badan (Kg), Penyakit Penyerta dan Status Ekonomi. Sampel dalam penelitian ini adalah data gizi balita berumur dibawah lima tahun (0-59 bulan) sebanyak 130. Hasil uji coba menunjukkan nilai optimal diperoleh dengan parameter jumlah neuron hidden layer 8, learning rate 0,9, maksimum epoch 2000, dan momentum 0,3 adalah 93,8462 %. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa JST mampu mengenali pola dan mampu mengklasifikasikan status gizi balita.