Klasifikasi Status Gizi Balita Berdasarkan Indeks Antropometri Bb/U Dan Bb/Tb Menggunakan Algoritma Backpropagation - Nani Purwati - BSI Yogyakarta (Indonesian Journal of Networking and Security (IJNS), 2016)
Abstract - Widely the health of toddlers can be seen based on nutritional status, and nutritional status in infants is a benchmark for the health condition of a country. Nutritional status of toddlers at this time can be measured based on the anthropometric index that uses the WHO-NCHS standard. The anthropomery index used in this study is based on the category BB / U and BB / TP. The anthropometric index BB / U will result in a classification into more nutritional status, good, less and worse. Index BB / TB for classification of nutritional status is fat, normal, thin and very thin. The study sample was obtained from the Mranti Health Center with a total dataset of 261 under-five data. This research method is an experiment using the Backpropagation Algorithm. Variables used are dataset trials, namely gender, age, weight, height, and economic status. From the results of testing the dataset using the backpropagation algorithm, the training data obtained an accuracy value of 89.50% and Kappa 0.711. Whereas in the data testing the value of the cURRICATION was obtained at 96.08% and Kappa 0.907 for the BB / U index. For index category BB / PB obtained accuracy of 88.50% and Kappa 0.460 for training data, and accuracy of 83.35% and Kappa 0.419 in testing data. Keywords: nutritional status, anthropometric, backpropagation. Abstrak –Secara luas kesehatan balita dapat dilihat berdasarkan status gizi, dan status gizi pada balita merupakan tolak ukur kondisi kesehatan suatu negara. Status Gizi balita pada saat ini bisa diukur berdasarkan indek antropometri yang menggunakan standar baku WHO-NCHS. Indek antropomeri yang digunakan dalam penelitian ini yaitu berdasarkan kategori BB/U dan BB/TP. Indeks antropometri BB/U akan menghasilkan klasifikasi kedalam status gizi lebih, baik, kurang dan buruk. Indeks BB/TB untuk Klasifikasi status gizi gemuk, normal, kurus dan sangat kurus. Sampel penelitian ini diperoleh dari Puskesmas Mranti dengan jumlah dataset sebanyak 261 data balita. Metode penelitian ini adalah eksperimen dengan menggunakan Algoritma Backpropagation.Variabel yang digunakan uji coba dataset yaitu jenis kelamin, umur, berat badan, tinggi badan, dan status ekonomi. Dari hasil pengujian dataset menggunakan Algoritma backpropagation, pada data training diperoleh nilai akurasi sebesar 89,50% dan Kappa 0,711. Sedangkan pada data testing diperoleh nilai kaurasi sebesar 96,08% dan Kappa 0,907 untuk indeks BB/U. Untuk kategori indeks BB/PB diperoleh akurasi sebesar 88,50% dan Kappa 0,460 untuk data training, dan akurasi sebesar 83,35% dan Kappa 0,419 pada data testing. Kata Kunci: status gizi balita, antropometri, backpropagation