## MODEL KLASIFIKASI JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK MENENTUKAN STATUS GIZI PADA BALITA DENGAN METODE LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION)

## STUDI KASUS PUSKESMAS DI KABUPATEN TANGERANG
Taufik Hidayat.
Teknik Informatika, Univ. Islam Syehk Yusuf Tangerang Jl. Maulana Yusuf Kota Tangerang, Banten, Telp 021-5527061 e-mail: tauhid79.th@gmail.com

## ABSTRAK
Status gizi  merupakan perwujudan dari keseimbangan nutrisi antara penyerapan dan penggunaan zat  gizi oleh tubuh dari tersedianya keseluruhan zat gizi dalam tubuh. Penentuan klasifikasi status gizi balita yang sering dilakukan adalah berdasarkan  indeks  berat  badan  per  Usia  (BB/U).  Pada  Puskesmas  di  lingkungan  Dinas  Kesehatan  Kabupaten Tangerang, indeks antrophometri dihitung secara manual untuk menilai status gizi balita dengan menggunakan daftar z-skor atau simpanan baku / standar deviasi (SD) WHO NCHS (National Centre for Health Statistic) untuk anak usia 0 - 60 bulan yang dibedakan menurut jenis kelamin laki-laki dan perempuan. Penelitian ini bertujuan membangun model Jaringan  Syaraf  Tiruan  menggunakan  algoritma  LVQ  ( Learning  Vector  Quantization ),  sehingga  dapat mengklasifikasikan status gizi balita ke dalam gizi buruk, gizi kurang, gizi baik dan gizi lebih. Adapun variabel-variabel yang digunakan dalam klasifikasi ini adalah Berat Badan, Tinggi Badan, Nafsu makan, Penyakit Infeksi yang menyertai, Pekerjaan Kepala Keluarga. Sampel dalam penelitian ini adalah data gizi balita usia 0 sampai 60 bulan sebanyak 100 anak. Adapun bahasa pemograman PHP sebagai tool perancangan sistem dan MySQL sebagai database. Hasil model klasifikasi jaringan saraf tiruan dengan metode LVQ ( Learning Vector Quantization ) dapat mengetahui status gizi pada balita, sehingga parammedis lebih mudah dan optimal dalam mengecek status gizi balita.
Kata Kunci: Status Gizi, Puskesmas, Antrophometri, LVQ (Learning Vector Quantization), PHP.

## 1. PENDAHULUAN
Status  gizi  yang  baik  untuk  membangun  sumber  daya manusia  yang  berkualitas  pada  hakekatnya  harus dimulai sedini mungkin sejak manusia itu masih berada dalam  kandungan.  Salah  satu  hal  yang  harus diperhatikan adalah asupan makanan. Melalui makanan itulah  manusia  memperoleh  asupan  zat  gizi  yang merupakan kebutuhan dasar tubuh manusia untuk dapat hidup dan berkembang. Ketidaktentuan tentang asupan makanan  pada  balita  baik  itu  jumlah,  jenis,  dan frekuensi  makanan  akan  secara  langsung  dan  tidak langsung  akan  mempengaruhi  pertumbuhan  balita tersebut.
Riset  kesehatan  dasar  atau  Riskedas  2013  yang diselenggarakan  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan Kesehatan  dari  Kementerian  Kesehatan  Republik Indonesia melaporkan prevalensi gizi kurang pada balita di  Indonesia  sekitar  19,6  persen.  Data  Riskesdas  2013 tersebut sebagai acuan yang bisa dilihat tentang masalah gizi  yang  dibagi  dalam  kategori  gizi  kurang ( underweight ), kurus ( wasting ), pendek ( stunting ), dan kegemukan ( obese ). Data ini menunjukan beban ganda yang terjadi dalam masalah gizi di Indonesia yaitu masih ada  kasus  gizi  kurang  dan  juga  kasus  gizi  berlebih. Secara nasional pada tahun 2013, prevalensi kurus dan sangat  kurus  masih  cukup  tinggi  yaitu  masing-masing 12,1  persen  dan  5,3  persen.  Adapun  masalah  tubuh pendek  atau  stunting  dalam  istilah  gizi  menerangkan kondisi  dimana  tinggi  badan  anak  tidak  sesuai  dengan usianya  pada  balita  di  Indonesia  saat  ini  masih  cukup
serius  sekitar  37,2  persen.  Pemenuhan  gizi  pada  anak usia dibawah lima tahun (balita) merupakan faktor yang perlu  diperhatikan  dalam  menjaga  kesehatan,  karena masa  balita  merupakan  periode  perkembangan  yang rentan  gizi.  Kasus  kematian  yang  terjadi  pada  balita merupakan salah satu akibat dari gizi buruk. Gizi buruk dimulai dari penurunan berat badan ideal seorang anak sampai akhirnya terlihat sangat buruk.
Pertumbuhan  dan  perkembangan  mengalami peningkatan  yang  pesat  pada  usia  dini,  yaitu  dari  0 sampai  60  bulan.  Masa  ini  sering  juga  disebut  sebagai fase ” Golden Age ”. Golden age merupakan  masa yang sangat penting untuk memperhatikan tumbuh kembang anak secara cermat agar sedini mungkin dapat terdeteksi apabila terjadi kelainan. Selain itu, penanganan kelainan yang sesuai pada masa golden age dapat meminimalisir kelainan  pertumbuhan  dan  perkembangan  anak sehingga kelainan yang bersifat permanen dapat dicegah [1] . Tujuan  utama  pembangunan  nasional  adalah peningkatan  kualitas    Sumber  Daya  Manusia  (SDM) yang dilakukan
secara berkelanjutan. Upaya  peningkatan kualitas SDM dimulai pada proses tumbuh  kembang  anak  sejak    pembuahan  sampai mencapai  dewasa  utama.  Pada  masa  tumbuh  kembang anak,  pemenuhan  kebutuhan  dasar  seperti  perawatan dan  makanan  bergizi    yang  diberikan  dengan  penuh kasih sayang dapat membentuk SDM yang  sehat, cerdas dan  produktif [13] . Kualitas  seorang  anak  dapat  dinilai dari proses tumbuh kembang. Proses tumbuh kembang merupakan  hasil  interaksi  faktor  genetik  dan  faktor lingkungan.  Faktor  genetik/keturunan  adalah  faktor
yang  berhubungan  dengan  gen  yang  berasal  dari  ayah dan  ibu,  sedangkan  faktor  lingkungan  meliputi lingkungan biologis, fisik, psikologis, dan sosial [1] . Salah  satu  upaya  cukup  penting  terhadap peningkatan kualitas sumber daya manusia adalah upaya peningkatan status gizi. Status gizi merupakan salah satu faktor yang menentukan kualitas hidup dan produktifitas kerja [13] .  Peningkatan  status  gizi  sangat  diperlukan apalagi  pada  balita  yang  masih  berada  dalam  masa golden age . Penilaian status gizi bisa menjadi salah satu metode  untuk  mencegah  terjadinya  permasalahan  gizi. Status  gizi  balita  akan  diketahui  dengan  adanya penilaian status gizi pada balita [19] . Penilaian status gizi sangat berperan dalam pemantauan gizi anak.  Apabila penilaian  status  gizi  dilakukan  secara  tepat  dan  akurat maka adanya tanda atau gejala gangguan pertumbuhan maupun perkembangan anak dapat diketahui secara dini sehingga bisa dilakukan penanggulangan dan pencegahan  dalam  upaya  peningkatan  status  gizi  pada balita.  Serta  terjadinya  permasalahan  gizi  dapat diminimalisir.  Untuk  itu  maka  penentuan  status  gizi pada  balita  harus  dilakukan  secara  cepat  tepat  dan akurat.  Puskesmas  sebagai  pelaksana  teknis  Dinas Kesehatan,  mempunyai  tugas  pokok  melakukan pendataan  dan  penilaian  status  gizi  balita  serta menyerahkan  hasil  penilaian  ke  Dinas  Kesehatan. Penentuan status gizi yang selama ini dilakukan adalah dengan cara melihat dan menghitung pada tabel standar anthropometri  penilaian  status  gizi  balita  sesuai  Surat
Keputusan (SK). Menteri Kesehatan Nomor:1995/Menkes/SK/XII/2010.
Namun  Puskesmas  sering lambat  dalam menangani pasien dalam jumlah yang banyak dan juga keterbatasan  sumber  daya  terutama  di  wilayah  yang kekurangan  tenaga  medis.  Sehingga  ini  berpengaruh juga  terhadap  hasil  penilaian  penentuan  status  gizi balita.  Untuk  itu  Dinas  Kesehatan  perlu  menyediakan sebuah  rancangan  aplikasi  dan  metode  yang  optimal dalam penentuan status gizi balita untuk digunakan pada Puskesmas  dalam  penentuan  status  gizi  balita  dengan tepat. Pada  penelitian  ini,  menggunakan  algoritma Learning  Vector  Quantization (LVQ)  akan  dibahas tentang penentuan status gizi balita .

## 2. LANDASAN  TEORI  DAN  KERANGKA KONSEP
2.1 Tinjauan Studi
Model  Penentuan  Status  Gizi  Balita  di  Puskesmas [11] . Latar  Belakang  Masalah  :  berdasarkan  laporan  Dinas Kesehatan  seluruh  Indonesia  terjadi  penurunan  kasus gizi buruk yaitu pada tahun 2005 tercatat 76.178 kasus, tahun 2006 50.106 kasus dan tahun 2007 39.080 kasus. Penurunan  laporan  kasus  bisa  saja  terjadi  diakibatkan ada  data  yang  tidak  terlaporkan.  Metodologi  : menggunakan  standar  baku  WHO-NCHS  dengan menghitung  nilai  derajat  keanggotaan  sehingga menghasilkan  status  gizi  balita  yang  lebih  akurat berdasarkan  variabel  gizi.  Hasil  Penelitian  :  dengan menggunakan  indeks  pengukuran  BB/U,  TBU,  dan BB/TB,  diharapkan  dapat  membantu  petugas  medis puskesmas.  Prediksi  Terjangkitnya  Penyakit  Jantung dengan Metode Learning Vector Quantization [7] . Latar
Belakang  Masalah  :  untuk  prediksi  penyakit  jantung menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  metode LVQ,  diharapkan  dapat  membantu  pasien  untuk mengetahui  sejak  dini  penyakit  yang  diderita,  terutam pada  penderita  jantung.  Metodologi  :  menggunakan jaringan  LVQ  dengan  sepuluh  vektor  inputan  akan menghasilkan  data  latih  yang  dapat  digunakan  untuk pengujian  dari  data  yang  akan  diuji.  Hasil  Penelitian  : Hasil  uji  coba  dengan  data  penyakit  jantung memberikan  hasil,  jaringan  mampu  mengenali  pola dengan benar sebesar 66,79%.

## A. Tinjauan Obyek Penelitian
Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Tangerang  terletak  di  Jl. Abdul  Hamid,  Komplek  Perkantoran  Tigaraksa, Kabupaten Tangerang, Propinsi Banten. Dinas Kesehatan  Kabupaten  Tangerang  memiliki  sarana pelayanan  kesehatan  44  Puskesmas,  yang  tersebar  di seluruh  kecamatan  di  Kabupaten  Tangerang,  yang dimana  terdapat  lebih  dari  1  puskesmas  disetiap kecamatan.  Seluruh  wilayah  pelayanan  puskesmas  ini memiliki kendala Tenaga Medis yang tersebar pun tidak merata  karena  Dinas  Kesehatan  masih  kekurangan tenaga dokter dan tenaga kesehatan lainnya.
Visi Terwujudnya  Masyarakat  Kabupaten  Tangerang yang Sehat secara Mandiri dan Berkeadilan.

## Misi
1.  Meningkatkan  Aksesibilitas  dan  Mutu  Pelayanan Kesehatan Dasar dan Rujukan bagi Seluruh Masyarakat di semua wilayah Kabupaten Tangerang.
2.  Meningkatkan  Upaya  Penanggulangan  Masalah Kesehatan dan Penyehatan Lingkungan.
3.    Meningkatkan  Kemandirian  Masyarakat  di  Bidang Kesehatan Melalui Pemberdayaan Masyarakat, Swasta, dan lintas sektor.
4.  Meningkatkan  Upaya  Pencegahan,  Penanggulangan Kejadian  Luar  Biasa  (KLB)  dan  Bencana  secara Terpadu dengan melibatkan peran aktif Masyarakat. 5. Meningkatkan  Kuantitas, Kualitas Sumber daya dan Manajemen Kesehatan.

## B. Hipotesis
Berdasarkan kerangka konsep yang telah dikemukakan maka  pernyataan  penelitian  ini  dapat  dirumuskan sebagai berikut :
1.  Diharapkan  untuk  mengoptimalkan  klasifikasi  gizi balita  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  learning vektor quantization akan memiliki nilai kebenaran yang tinggi, akurat dan tepat.
2.  Diharapkan  hasil  pengujian  prototipe  aplikasi  yang dibuat  memiliki  validitas  dan  kualitas  yang  baik berdasarkan pengujian model ISO 9126.

## 3. PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN
4.1 Deskripsi Sistem
Rancangan sistem  yang  baik akan  memudahkan dalam implementasi  sistem.  Proses  yang  dilakukan  dalam sistem  ini  ada  dua  tahap  yaitu  poses  pembelajaran
( training )  dan  pengujian  ( testing ).  Pada  proses  awal pengenalan,  vektor  input  akan  mengalami  proses pembelajaran  yang  dilakukan  melalui  beberapa  epoch atau  iterasi  hingga  kondisi  berhenti  terpenuhi.  LVQ melakukan  pembelajaran  pada  lapisan  kompetitif  yang terawasi. Suatu lapisan kompetitif akan secara otomatis belajar  untuk  mengklasifikasikan  vektor-vektor  input. Kelas-kelas  yang  didapatkan  sebagai  hasil  dari  lapisan kompetitif ini tergantung pada jarak antara vektor input dengan  vektor  bobot  dari  masing-masing  kelas  dan vektor input akan masuk ke dalam kelas yang memiliki jarak  terdekat.  Algoritma  pembelajaran  pada  LVQ bertujuan  mencari  nilai  bobot  yang  sesuai  untuk mengelompokkan  vektor-vektor  input  ke  dalam  kelas yang  sesuai  dengan  yang  telah  diinisialisasi  pada  saat pembentukan  jaringan  LVQ.  Pada  penelitian  ini  akan dibangun  dua  buah  jaringan  LVQ.  Jaringan  LVQ memiliki  lima unit  lapisan  masukan  yaitu  berat badan, tinggi  badan,  penyakit  infeksi,  nafsu  makan,  dan pekerjaan  kepala  keluarga.  Sedangkan  unit  lapisan keluaran terdiri atas empat kelas status gizi berdasarkan indeks berat badan dan tinggi badan (BB/TB) dan faktor yang menyertai yakni gemuk, normal, kurus, dan sangat kurus.  Data  yang  digunakan  sebagai  input  adalah rekapitulasi  hasil  penjaringan  pemeriksaan  menurut antropometri pada puskesmas Tigaraksa dan puskesmas Curug  di  Kabupaten  Tangerang  Provinsi  Banten. Selanjutnya  data  masukan  tersebut  akan  dilakukan proses  pembelajaran  untuk  klasifikasi  gizi  dengan algoritma  LVQ.  Proses  pembelajaran  dibedakan berdasarkan jenis kelamin. Setelah data tersebut dilatih, akan diperoleh bobot-bobot akhir (W). Bobot-bobot ini nantinya  akan  digunakan  untuk  melakukan  pengujian terhadap  beberapa  buah  data  uji  sehingga  diperoleh ketepatan  hasil  pengujian  tersebut  dengan  target  yang sebenarnya.

## 4.2 Analisa Kebutuhan Sistem
Penyelesaian  permasalahan  klasifikasi  status  gizi  anak balita  menggunakan  algoritma  LVQ  ada  beberapa langkah yang akan dilakukan yaitu:
1. Menetapkan tujuan sistem yaitu mampu melakukan klasifikasi  status  gizi  anak  balita  berdasarkan berdasarkan indeks BB/TB dan beberapa faktor yang mempengaruhi  status  gizi  anak  balita  serta mempelajari pola dari data anak balita.
2. Memperoleh  data,  data  yang  digunakan  adalah rekapitulasi hasil penjaringan pemeriksaan menurut antropometri  pada  puskesmas  Tigaraksa  dan puskesmas Curug di Kabupaten Tangerang Provinsi Banten.
3. Merancang struktur jaringan syaraf tiruan LVQ yang terdiri atas beberapa langkah sebagai berikut:
 Menentukan  data  latih  ( training )  dan  data  uji ( testing ). Data latih yang digunakan sebanyak 60 anak  dari  data  anak  balita  di  Puskesmas Kecamatan  Tigaraksa.  Sedangkan  data  uji  yang digunakan sebanyak 40 anak dari data anak balita di Puskesmas Kecamatan Curug.
 Melakukan  analisis  data  masukan  yang  akan digunakan untuk proses analisa dengan LVQ.
 Menentukan parameter algoritma yang dibutuhkan pada proses pembelajaran LVQ.
4. Hasil  pelatihan  dan  pengujian  akan  diperoleh kesimpulan berdasarkan output yang dihasilkan.
4.3 Rancangan Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan LVQ
4.3.1. Analisis data masukan
Analisis  data  masukan  adalah  suatu  analisis  yang dilakukan  terhadap  data-data  dari  entitas  luar  yang dimasukkan  kedalam  sistem  dengan  tujuan  untuk mendapatkan  pemahaman  sistem  secara  keseluruhan, tentang sistem yang akan berjalan sehingga permasalahan dapat dipecahkan dan kebutuhan pemakai sistem dapat diidentifikasi dengan benar. Tahap pertama penyelesaian  masalah  ini  terlebih  dahulu  menentukan data atau variabel masukan yang akan digunakan untuk proses  analisa  dengan LVQ.  Pada  penjelasan sebelumnya  telah  dinyatakan  bahwa  metode  LVQ tergantung pada jarak antara vektor input dengan vektor bobot  dari  masing-masing  kelas  dan  vektor  input akan masuk  ke  dalam  kelas  yang  memiliki  jarak  terdekat. Oleh karena itu, agar dapat dikenali oleh jaringan LVQ, data  pada  variabel  masukan  harus  diubah  ke  dalam bentuk  numerik.  Berdasarkan  data  yang  digunakan adalah  rekapitulasi  hasil  penjaringan  pemeriksaan menurut  antropometri  pada  puskesmas  Tigaraksa  dan puskesmas  Curug  di  Kabupaten  Tangerang  Provinsi Banten,  maka  variabel  masukan  yang  akan  digunakan dapat dilihat pada Tabel VI.1.
Variabel Satuan Nilai Keterangan X 1 Nilai berat badan Berat badan (Kg) X 2 Nilai tinggi badan Tinggi badan (cm) X 3 1 = Tidak ada 2 = Ada Penyakit infeksi yang menyertai X 4 1 = Tinggi 2 = Sedang 3 = Rendah 4 = Sangat Rendah Nafsu makan X 5 1 = Pegawai 2 = Wiraswasta 3 = Buruh/lainnya Pekerjaan Kepala Keluarga (KK) Tabel VI.1 Keterangan variabel masukan
Selain data masukan, pada metode LVQ, target/sasaran yang diinginkan  juga harus  ditentukan terlebih dahulu. Kelas  status  gizi  yang  ingin  dicapai  dapat  dilihat  pada Tabel VI.2.
Satuan Nilai Keterangan 1 Gemuk 2 Normal 3 Kurus 4 Sangat Kurus Tabel VI.2 Keterangan kelas status gizi yang dicapai
4.3.2. Diagram  alir  pembelajaaran  LVQ  dalam system
mulai Hitung jarak euclidean antara Xi dan Wj T = Cj? Wj = Wj + α [Xi - Wj] Bobot akhir hasil training selesai Ya Tidak α > Mina? Tidak Baca Xi Ya Inisialisasi bobot awal (Wj), vektor pelatihan (Xi), dan Target (T) dari data Anak Balita, parameter learning rate ( α), Nilai minimum α (Mina) epoch = 0 Temukan jarak minimum Xi dengan Wj ditandai indeks vektor bobot sebagai Cj Wj = Wj – α [Xi - Wj] α = α – (0.1*α) epoch = epoch + 1
Gambar IV.2 Diagram alir pembelajaran ( training ) LVQ dalam sistem
mulai
Load bobot W dari proses training Input data uji J adalah kelas untuk Xi Inisialisasi input (X) Temukan jarak terkecil J = min (Xi-Wj) selesai Hitung jarak euclidean antara bobot X dan W
Gambar IV.3 Diagram alir pengujian ( testing ) LVQ

## 4.4 Proses pembelajaran LVQ
Parameter awal yang dibutuhkan: 1. learning rate (α) = 0.05
2. pengurangan learning rate (α) sebesar 0.1 * α 3. Minimal learning rate (Mina) = 0.01.
Dua  input  pertama  pada  data  anak  balita  laki-laki dijadikan  sebagai  inisialisasi  bobot  (vektor  w)  yang ditunjukkan pada

## 4.5 Analisa kebutuhan fungsional
Analisis  kebutuhan  fungsional  dimulai  setelah  tahap analisis  terhadap    sistem  selesai  dilakukan.  Analisis kebutuhan  fungsional  dapat  didefinisikan  sebagai penggambaran, perencanaan, dan pembuatan sketsa atau pengaturan dari beberapa elemen yang terpisah ke dalam satu  kesatuan  yang  utuh  dan  berfungsi.  Tahap  ini menyangkut mengkonfigurasi dari komponen- komponen perangkat lunak dan keras dari suatu sistem.
Alat  bantu  yang  digunakan  untuk  menggambarkan sistem secara umum yang akan dibangun yaitu diagram konteks  ( context  diagram )  dan data  flow  diagram (DFD).
4.6 Antarmuka ( Interface )
4.6.1. Tampilan antarmuka menu data anak balita Tampilan  antarmuka  menu  data  anak  balita  digunakan untuk  melihat  daftar  anak  balita  yang  akan  diproses. Selain  itu,  pada  sub  menu  ini,  data  anak  balita  dapat diubah  dan  dihapus  dengan  clik  tambah  data,  edit  dan hapus.  Struktur  tampilan  antarmuka  menu  data  anak balita ditunjukkan pada Gambar IV.10.
Gambar IV.10 Tampilan antarmuka menu data anak balita

## 4.6.2. Tampilan  antarmuka  menu  pembelajaran LVQ
Tampilan  antar  muka  menu  pembelajaran  LVQ digunakan  untuk  melakukan  proses  pembelajaran ( training ) algoritma  LVQ  terhadap  data  anak  balita. Struktur tampilan antarmuka  menu  pembelajaran LVQ ditunjukkan pada Gambar IV.13.
Gambar IV.13 Tampilan antarmuka sub menu pembelajaran LVQ

## 4.6.3. Aspek manajerial
Dari  aspek  manajerial  dapat  dilihat  dalam  sistem Aplikasi ini adalah adanya kemudahan untuk melakukan pencari  berupa  data  dan  status  gizi  balita  dengan semakin  mudahnya  mengoprasikan  aplikasi  tersebut maka tingkat produktivitas kerja juga diharapkan dapat meningkatkan  kinerja  Puskesmas  terutama  dalam  hal cepat  dan  tanggap  dalam  melayani  pasien sehingga pasien/masysrakat  merasa  puas  dalam  pelayanan Puskesmas. Usulan dari aspek manajerial adalah lebih di tingkatkan lagi.

## 4.6.4. Aspek penelitian lanjutan
Dari  hasil  penelitian  tesis  yang  telah  dilakukan  masih memiliki  kekurangan  dan  memerlukan  penelitian lanjutan guna menyempurnakannya. Beberapa hal yang perlu penelitian lanjutan yaitu sebagai berikut.
1. Penelitian dapat dilanjutkan
dengan menambahkan pada hasil pemeriksaan laboratorium  dari  Rumah  Sakit,  diet  gizi  dan sebagainya.
2. Dibuat  tampilan  khusus  untuk  smartphone  atau aplikasi native untuk smartphone berbasis sistem operasi mobile  device seperti  IOS,  Android ataupun Windows Phone.

## 4.7 Rencana Implikasi
Rencana  implementasi  sistem  merupakan  tahap  awal dari  penerapan  sistem  dan  tujuan  dari  kegiatan implementasinya  adalah  agar  sistem  yang  baru  dapat beroperasi sesuai yang diharapkan.

## 4.7.1. Tahapan Implikasi
Dalam proses implementasi Sistem Berbasis Web pada Puskesmas  di  lingkungan  Dinas  Kesehatan  Kabupaten Tangerang  diperlukan  beberapa  tahapan  perencanaan untuk  implementasi  sistem.  Tahapan  tersebut  adalah sebagai berikut:
Tabel IV - 32 Rencana Implementasi Sistem
No Kegiatan Bulan 1 Bulan 2 1 2 3 4 1 2 3 4 1 Penetapan waktu dan anggaran
2 Penunjukan tugas administrator
3 Pengaturan Web server
4 Instalasi Modul di Web Server
5 Pengujian integrasi dan perbaikan
6 Sosialisasi kepada pengguna
7 Ujicoba sistem
baru
8 Evaluasi dan
perbaikan

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1

## Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  hasil  penelitian  yang  telah dibahas dalam bab sebelumnya, maka dalam penelitian model klasifikasi jaringan saraf tiruan untuk menentukan status gizi pada balita dengan metode LVQ ( Learning  Vector  Quantization )  pada  Puskesmas  di lingkungan  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Tangerang, dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Dengan menggunakan model klasifikasi jaringan saraf  tiruan  untuk  menentukan  status  gizi  pada balita  dengan  metode  LVQ  ( Learning  Vector
Quantization )  lebih  mudah  dan  optimal  dalam mengecek gizi balita.
2. Model  klasifikasi  jaringan  saraf  tiruan  untuk menentukan  status  gizi  pada  balita  dengan metode LVQ ( Learning Vector Quantization ) ini dapat mengetahui status gizi pada balita.
5.2 Saran
Berdasarkan hasil penelitian, selanjutnya peneliti dapat memberikan  beberapa  saran  relevan  dengan  hasil penelitian.  Saran  ini  berupa  masukan-masukan  yang ditujukan kepada Dinas Kesehatan Kabupaten Tangerang dan untuk penelitian selanjutnya :
1. Bagi  Pihak  Dinas Kesehatan  Kabupaten Tangerang diharapkan dapat menerapkan sistem komputerisasi  untuk  pengolahan  data  dan  hasil diagnosa gizi balita berdasarkan antropometri.
2. Model  klasifikasi  jaringan  saraf  tiruan  untuk menentukan  status  gizi  pada  balita  dengan metode  LVQ  ( Learning  Vector  Quantization ) dapat  diimplementasikan  di  Puskesmas  sesuai dengan  kebutuhan  dan  surat  pernyataan  yang sudah diberikan penulis kepada Dinas Kesehatan Kabupaten Tangerang.
3. Bagi pihak peneliti selanjutnya diharapkan lebih banyak  variabel  masukan  yang  dapat  diperoleh dari hasil pemeriksaan laboratorium rumah sakit, sarana  pelayanan  kesehatan  dan  diet  gizi  dan sebagainya yang dilakukan terhadap balita.
4. Implementasi  penelitian  dengan  metode  LVQ ( Learning  Vector  Quantization )  ini  dapat dilakukan  dengan  terlebih  dahulu  menetapkan strategicmap dan tolak ukur yang jelas dari setiap pelaksanaan  strategi  TI  yang  lain  pada Puskesmas  di  lingkungan  Dinas  Kesehatan Kabupaten Tangerang.
5. Secara berkala menerapkan konsep metode LVQ ( Learning Vector Quantization ) ini untuk melihat sejauh mana  pengembangan  aplikasi klasifikasi gizi  balita  yang    telah    digunakan.  Penggunaan aplikasi  kalsifikasi  status  gizi  balita  dengan metode LVQ ( Learning Vector Quantization ) ini harus  dilakukan  secara  terencana,  menyeluruh, obyektif dan akurat disertai tolak ukur yang jelas.
6. Rencana implementasi sistem merupakan tahapan  awal  dari  penerapan  sistem  dan  tujuan dari kegiatan implementasi agar sistem yang baru dapat beroperasi sesuai dengan yang diharapkan, serta untuk  acuan pengguna sebagai permintaan perubahan  sistem  ( change  request )  untuk ditahapan selanjutnya apabila diperlukan.
Tahapan  implementasi  sistem  yang  diperlukan meliputi  pengadaan  hardware  dan  software, instalasi  hardware  dan  software,  pemilihan operator, pelatihan pengguna, sosialisasi kepada pimpinan,  ujicoba  sistem,  serta  yang  terakhir adalah
evaluasi dan perbaikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Chamidah,  A  N.  2009,  Deteksi  Dini  Gangguan Pertumbuhan  dan  Perkembangan  Anak. Jurnal Pendidikan Khusus Vol 1.
[2] Charniack,  Eugene  and  McDermott,  Drew, Introduction  To  Kecerdasan  tiruan ,  page  1, McGraw-Hill Inc., 1985.
[3] Elvia, Widodo 2013. Penerapan Learning Vector
Quantization (LVQ) untuk Klasifikasi Status Gizi Anak , Elvia Budianita, Jurusan Teknik
Informatika,  UIN  Sultan  Syarif  Kasim  Riau, Pekanbaru,  Widodo Prijodiprodjo, Jurusan Ilmu Komputer  dan  Elektronika,  FMIPA  UGM, Yogyakarta, 2013.
[4] Endah  P.  dkk  2013. Desain  Sistem  Klasifikasi Kelainan  Jantung  menggunakan  Learning Vector  Quantization, Endah  Purwanti,  Franky Chandra  A.S.,  dan  Pujiyanto.  Departemen Fisika-FST,  Universitas  Airlangga  Kampus  C Unair Mulyorejo, Surabaya 2013.
[5] Fausett, L. 1994 . “ Fundamental of Neural Network: Architectures, Algorithm,
[6] Haykin,
Simon, Neural Network: A Comprehensive Foundation . Macmillan
Publishing Company, New York. 1994.
[7] Hidayati,  Warsito  2010. Prediksi  Terjangkinya Penyakit  Jantung  Dengan  Metode  Learning Vector  Quantization, Program  Studi  Statistika FMIPA. UNDIP 2010.
[8] Kusumadewi, Sri. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Graha Ilmu. Yogyakarta 2003.
[9] Maharani  Dessy  Wuryandari,  Irawan  Afrianto, 2012, Perbandingan  metode  jaringan  syaraf tiruan  Backpropagation  dan  Learning  Vector Quantization  pada  pengenalan  wajah .  Jurnal Komputer dan Informatika, Fak.Teknik dan Ilmu Komputer,  Universitas  Komputer  Indonesia. 2012.
[10] Matius Soesilo Wijono, G. Sri Hartati Wijono, B. Herry  Suharto, Java  2SE  dengan  JBuilder .
Penerbit Andi. Yogyakarta, 2004
[11] Nungki, Tedy 2013 Model Penentuan Status Gizi Balita  di  Puskesmas .  Jurnal  Sarjana  Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan Prof. Dr. Soepomo, S.H., Yogyakarta Volume 1 Nomor 1, Juni 2013.
[12] Nurul,Budi 2010 Prediksi Terjangkinya Penyakit Jantung  dengan  Metode  Learning  Vector Quantization .  Program  Studi  Statistika  FMIPA UNDIP.,  Media  Statistika,  Vol.  3,  No.  1,  Juni 2010: 21-30.
[13] Octaviani, Ulfa., N. Juniarti., dan A.  Mardiyah, Hubungan Keaktifan Keluarga Dalam Kegiatan Posyandu  Dengan  Status  Gizi  Balita  Di  Desa Rancaekek Kulon Kecamatan Rancaekek. Universitas Padjajaran. Bandung, 2008.
[14] pendidikanmu.com2015. http://www.pendidikanmu.com/2015/04/pengert ian-kecerdasan-buatan-menurut-para-ahli.html .
[15] Diyah  Puspitaningrum, Pengantar  Jaringan
Syaraf Tiruan, Andi, Yogyakarta. 2006.
[16] Rich,  Elaine,  and  Knight,  Kevin .  Kecerdasan tiruan ,  Second  Edition,  page  3,  McGraw-Hill
Inc., 1991.
[17] Siswanto. Buku  Kuliah  Kecerdasan  tiruan ,
STMIK Budi Luhur, 2000.
[18] Suharto 2008 Pengertian dan Jenis Data Normal,
Ordinal, Interval
dan
Data
Rasio. http://suhartoumm.blogspot.com/2008/12/ transformasi-variabel-ordinal.html . diakses tgl.29September2015.
[19] Supariasa.  I.  D.  W.  Bakri.  B,  dan  Fajar. I., Penilaian  Status  Gizi, Buku  Ajar  Ilmu  Gizi, Penerbit Buku Kedokteran EGC, Jakarta 2002.
[20] Suparman, Marlan 2005. Komputer Masa Depan Pengenalan Artificial Intelligence , edisi 1, hal.2, Penerbit Andi., 2005.
[21] T.Sutojo,  Edi  Mulyanto,  Vincent  Suhartono, Kecedasan Buatan , Penerbit Andi, 2010.
[22] Suyanto, 2014 Artificial Intelligenvce :
Searching , Reasoning,  Planning,  and Learning . Penerbit INFORMATIKA. Bandung. [23] Teknomo Kardi., Normalized Rank Transformation , http://people.revoledu..com/kar di/tutorial/Similarity/Normalized- Rank.html.diakses tgl.28September2015 .
[24] Wahan. I. H. A., Susanto. A., Lestari. Pengaruh Penggunaan  Tapis  Bilateral  Terhadap  Akurasi Identifikasi  Plasmodium  Falciparum  pada Jaringan  Syaraf  Tiruan  Learning  Vector Quantization, Seminar Ilmiah Komputer Nasional (SILICON), Universitas Pelita
Harapan, Tangerang.
[25] Zurada,  J.M.  1992. Introduction  To  Artificial Neural  Systems, Boston:  PWS  Publishing Company  1992. and  Applications ”.  Prentice Hall,  Englewood  Cliffs,  N.J.  1994.  diakses tgl.01September2015.