Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Metode Backpropagation Dengan Algoritma Levenberg-Marquardt dan Inisialisasi Nguyen Widrow - Wildan Azka Adzani; Priyo Sidik Sasongko (Department of Informatics, Universitas Diponegoro, 2021)
Banyaknya Kasus Gizi Buruk pada anak-anak usia di bawah lima tahun umumnya ditemukan akibat ketidaktahuan terhadap permasalahan gizi pada anak. Klasifikasi Status Gizi Balita merupakan upaya yang dilakukan untuk mengetahui status gizi pada balita. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem Klasifikasi status gizi balita berbasis web menggunakan jaringan syaraf tiruan Backpropagation dengan Algoritma Levenberg-Marquardt dan inisialisasi Nguyen-Widrow. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data antropometri sebanyak 4 variabel. Seluruh data penelitian diambil dari POSYANDU RW 08 Kelurahan Sambiroto Kecamatan Tembalang, Semarang, Jawa Tengah. Data yang diambil sebanyak 100 data dengan pembagian data latih dan data uji menggunakan K-Fold Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan arsitektur terbaik untuk melakukan Klasifikasi didapat pada kombinasi parameter hidden neuron 12, parameter Levenberg-Marquardt (µ) 0.01, maksimum epoch 1000 dan target error 0.001 yang menghasilkan MSE 0.000064