KHAZANAH INFORMATIKA | Online ISSN: 2477-698X
KHAZANAH INFORMATIKA | Online ISSN: 2477-698X
.ODVLÀNDVL6WDWXV*L]L%DOLWD-HQLV.HODPLQ/DNLODNL 0HQJJXQDNDQ-DULQJDQ6\DUDI 7LUXDQ
)DWDK<DVLQ$O,UV\DGL 1* +DVQD)DWKLQD 1 1 Program Studi Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta Surakarta
*fyai181@ums.ac.id

## $EVWUDN
Kesehatan balita bisa diketahui salah satunya melalui penilaian status gizinya. Penelitian ini bertujuan untuk mempermudah WHQDJD PHGLV  GDODP PHQJNODVLÀNDVL GDQ PHPEHULNDQ SHQLODLDQ SDGD VWDWXV JL]L EDOLWD MHQLV NHODPLQ ODNLODNL 3HQHOLWLDQ LQL berbentuk studi kasus di posyandu balita Lestari Asih Kartasura kabupaten Sukoharjo. Data yang diproses pada  penelitian ini berasal dari hasil pemeriksaan terhadap gizi balita selama bulan april 2015. Variable yang digunakan adalah berat badan menurut umur (BB/U). tinggi badan menurut umur (TB/U) dan berat badan menurut tinggi badan (BB/TB). -DULQJDQ6\DUDI 7LUXDQ\DQJGLJXQDNDQXQWXNPHQHQHWXNDQNODVLÀNDVLVWDWXVJL]LEDOLWDMHQLVNHODPLQODNLODNLDGDODKPHWRGH backpropagation, yang menggunakan metode belajar terbimbing. Indeks antropometri atau ukuran tubuh dijadikan sebagai parameter dan sekaligus menjadi masukan bagi Jaringan Syaraf  Tiruan. Parameter-parameter yang digunakan untuk mendapatkan penilaian status gizi tersebut sebanyak 3 buah. Nilai yang diberikan pada variable-variabel ditentukan antara 0 sampai dengan 1, dan  disesuaikan dengan masing-masing parameter. Pada penelitian ini ditetapkan, jika semakin tinggi nilai variabel maka status gizi balita akan semakin buruk, sedangkan jika nilai variabel semakin rendah maka status gizi balita akan semakin baik. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi jaringan syaraf  tiruan berbasis  desktop yang memudahkan pakar (dokter, bidan DWDXDKOLJL]LGDODPPHPEHULNDQSHQLODLDQVWDWXVJL]LEDOLWDMHQLVNHODPLQODNLODNL.RQÀJXUDVLMDULQJDQWHUGLULGDULVHOODSLVDQ LQSXWVHOODSLVDQWHUVHPEXQ\LGDQVDWXVHOODSLVDQRXWSXWUHVSRQGHQPHQLODLEDKZDDSOLNDVLNODVLÀNDVLVWDWXVJL]LVDQJDW baik untuk digunakan dan 30% menilai baik digunakan untuk penilaian status gizi balita.
.DWDNXQFL backpropagation, Jaringan Syaraf  Tiruan, antropometri, penilaian status gizi balita

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu bidang yang sangat penting dalam kehidupan manusia adalah bidang kesehatan. Telah banyak kajian dan telaah yang dilakukan dalam bidang kesehatan, salah satunya adalah masalah gizi. Gizi adalah komponen kimia yang terdapat dalam zat makanan yang sangat dibutuhkan oleh tubuh untuk perkembangan dan pertumbuhan. Status gizi adalah ukuran keberhasilan dalam pemenuhan nutrisi untuk anak yang diindikasikan oleh berat badan dan tinggi EDGDQ DQDN 6WDWXV JL]L MXJD GLGHÀQLVLNDQ VHEDJDL VWDWXV kesehatan. Status gizi balita adalah suatu indikator yang mencerminkan tingkat kesejahteraan suatu masyarakat.
Anak usia dibawah lima tahun (Balita) rentan terhadap masalah kesehatan dan gizi. Permasalahan gizi pada anak balita berbeda  dengan permasalahan gizi orang dewasa karena masalah gizi pada anak balita tidak mudah dikenali oleh pemerintah atau masyarakat, bahkan keluarga. Akibatnya, bila suatu desa terdapat sejumlah anak yang menderita masalah gizi, mereka tidak segera mendapat perhatian karena anak-anak tersebut kadang tidak tampak sakit.
Pemeriksaan status gizi balita ditempat pelayanan kesehatan umumnya menggunakan parameter berat badan menurut umur dimana terdapat kekurangan antara lain dapat mengakibatkan interpretasi status gizi yang keliru bila terdapat bengkak, sering terjadi kesalahan dalam pengukuran seperti pengaruh pakaian atau gerakan anak pada saat menimbang. Pengolahan data ditempat pelayanan kesehatan umumnya secara arsip, yaitu data pengukuran yang didapat dicatat secara manual kemudian dianalisa. Analisa yang dilakukan atara lain jika berat badan lebih dari 80% dari berat badan ideal maka dikatakan  gizi baik, jika berat badan lebih antara 60% sampai 80% dari berat badan ideal maka dikatakan gizi kurang dan jika berat badan balita kurang dari sama dengan 60% dari berat badan balita ideal maka dikatakan gizi buruk [1].
Berdasarkan pengamatan dan data yang diperoleh belum tentu terhitung dengan baik dan akurat. Oleh karena itu perlu adanya suatu aplikasi yang dapat meniru cara kerja jaringan saraf  otak manusia, dimana komputer dapat EHNHUMDVHSHUWLVHRUDQJDKOLJL]L\DQJGDSDWPHQJNODVLÀNDVL
status gizi balita yang dapat berguna untuk memberikan penilaian status gizi balita.
Penelitian [2] yang berjudul Aplikasi Jaringan Syaraf  Tiruan untuk Penentuan Status Gizi Balita dan Rekomendasi Menu yang Dibutuhkan mengungkapkan bahwa penelitiannya untuk mengetahui status gizi balita menggunakan jaringan syaraf  tiruan algoritma perceptron . Jaringan syaraf  tiruan algoritma perceptron ini cocok untuk PHQJNODVLÀNDVLNDQ VXDWX WLSH SROD WHUWHQWX GDQ SDGD jaringan syaraf  tiruan algoritma perceptron juga terdapat proses training. Data balita yang digunakan tahap training sejumlah 166 balita dengan usia 7-60 bulan dan untuk tahap testing sejumlah 23 balita. Dari data awal yang didapat akan mengalami proses transformasi. Proses transformasi ini digunakan pada tahap training dan tahap testing. Pada proses pelatihan dengan menggunakan 166 data dengan nilai bobot awal = 0, nilai bias = 0, threshold = 0.5 dan learning rate = 0.1 didapatkan nilai bobot dan bias yang stabil pada epoch ke-100 yaitu denag nilai bobot umur = -2.5830, bobot berat badan = 5,5645, bobot tinggi badan
= 4,0404, bobot jenis kelamin 0.0600 dan nilai bias = -2.6. pada proses pelatihan diperoleh error sebesar 4.762%.
Sedangkan pada proses testing dengan menggunakan 23 data, tahap testing yang digunakan untuk menguji validasi data yang telah dilakukan dengan proses training dengan memasukkan data baru yang belum pernah dilatih sebelumnya didapatkan nilai ketepatan sebesar 82.609%. Sedangkan jaringan syaraf  tiruan dengan metode backpropagation dalam bidang lain yaitu ekonomi dikembangkan oleh [3] adalah Menggunakan Metode Backpropagation untuk Prediksi penjualan “Flat Rate”, GLJXQDNDQ XQWXN PHPSUHGLNVL SHQMXDODQ DPSORS ÁDW
rate dengan menggunakan indikator indicator yang PHPSHQJDUXKLSHUJHUDNDQSHQMXDODQÁDWUDWHGDQSUHGLNVL
penjualan dalam jangka waktu tertentu. Implementasi VLVWHPWHUKDGDSSHQMXDODQÁDWUDWHGDSDWEHUMDODQGHQJDQ
baik, jaringan syaraf  tiruan mampu memprediksi penjualan dan pergerakan dengan kesalahan yang dihasilkan jaringan sebesar 8.128e6-8% (mendekati nol).
.ODVLÀNDVL VWDWXV JL]L EDOLWD GDODP SHQHOLWLDQ LQL menggunakan indeks antropometri menurut Keputusan Menteri Kesehatan RI (No. 1995/MENKES/SK/ ;,, \DLWX SHQJNODVLÀNDVLDQ PHQJJXQDNDQ GDWD pengukuran berat badan menurut tinggi badan, berat badan menurut umur dan tinggi badan menurut umur.

## 2. METODE
2.1 PENETAPAN MASUKAN
Masukan untuk aplikasi pada penelitian ini berdasarkan indeks antropometri atau ukuran tubuh yang dijadikan parameter. Parameter-parameter yang digunakan untuk mendapatkan penilaian status gizi sebanyak 3 buah. Nilai yang diberikan pada variabel-variabel ditentukan antara 0 hingga 1, yang akan disesuaikan dengan masing- masing parameter. Pada penelitian ini, ditetapkan jika semakin tinggi nilai dari variabel maka status gizi balita akan semakin buruk, sedangkan jika nilai dari variabel semakin rendah maka status gizi balita akan semakin baik, tabel 1 adalah variabel dan nilai dari masing-masing parameter antropometri.

## PENETAPAN KELUARAN
Keluaran yang akan dihasilkan dari aplikasi ini adalah berupa suatu penilaian status gizi balita yaitu gizi buruk, gizi kurang, gizi baik dan gizi lebih. Nilai bobot penetapan keluaran dapat dilihat pada Tabel 2.
7DEHO Nilai Bobot

## KONFIGURASI JARINGAN
.RQÀJXUDVL MDULQJDQ V\DUDI  WLUXDQ GLEXDW XQWXN mendapatkan hasil penentuan status gizi yang baik, sehingga sistem tersebut sesuai dengan kebutuhan dan dapat diaplikasikan.
.RQÀJXUDVL DWDX DUVLWHNWXU MDULQJDQ PHUXSDNDQ gambaran hubungan antar lapisan yang digunakan dalam proses pembelajaran. Setiap satu sel pada satu lapisan dihubungkan penuh terhadap sel-sel unit pada lapisan di depannya sehingga ditemukan bobot dan bias dari hubungan antar lapisam tersebut.
*DPEDU Arstitektur Jaringan Pembelajaran
Gambar 1 menunjukkan bahwa jaringan terdiri atas 3 lapisan, yaitu lapisan masukan, lapisan tersembunyi dan lapisan keluaran. Lapisan masukkan terdiri dari 3 unit sel saraf  yang merupakan variabel-variabel indeks DQWURSRPHWUL\DQJGLJXQDNDQXQWXNNODVLÀNDVLVWDWXVJL]L EDOLWD7DEHOPHQXQMXNNDQSRODNRQÀJXUDVLMDULQJDQ
7DEHO .RQÀJXUDVL-DULQJDQ

## 2.4  DIAGRAM ALIR TAHAP PELATIHAN
Diagram alir tahap pelatihan jaringan syaraf  tiruan.
*DPEDU Diagram Alir Pelatihan JST
2.5  USE CASE DIAGRAM ADMIN
*DPEDU Use case diagram untuk admin
Admin diharuskan login terlebih dahulu untuk masuk kedalam sistem dan mengakses aplikasi. Admin dapat mengelola data user dan melakukan 3 proses yaitu memasukkan data user misalnya menambah beberapa data pakar baik data pribadi bidan maupun data petugas, meng- edit data user yaitu admin dapat mengubah data sesuai dengan kebutuhan dan menghapus data user yaitu admin dapat menghapus data user sesuai dengan kebutuhan. Admin juga dapat mengatur parameter pelatihan berupa jumlah sel lapisan input, jumlah lapisan tersembunyi, jumlah lapisan output, konstanta belajar, besar galat, dan maksimum iterasi. Selain itu admin
dapat mengelola hasil pelatihan dengan cara melihat hasil pelatihan kemudian dibandingkan dengan target.

## 2.6  USE CASE DIAGRAM USER
*DPEDU Use case diagram user
User diharuskan login terlebih dahulu agar bisa mengakses dan masuk kedalam sistem. Kemudian, user dapat mengakses halaman informasi status gizi. User juga dapat mengelola data balita yaitu user dapat melakukan penambahan data, meng-edit data balita, menghapus data balita sesuai dengan kebutuhan dan melihat data balita secara keseluruhan. User juga dapat melakukan perhitungan status gizi berdasarkan data yang telah ditambahkan berupa umur, berat badan, dan tinggi badan balita untuk mendapatkan output berupa gizi baik , gizi kurang maupun gizi buruk. Selain itu, user dapat melihat laporan data hasil pelatihan, untuk dapat mengetahui perkembangan balita berdasarkan status gizi secara periodik.

## 3. HASIL
-DULQJDQ V\DUDI  WLUXDQ XQWXN NODVLÀNDVL VWDWXV JL]L balita dengan metode backpropagation dibangun dengan tujuan untuk membantu tenaga medis dalam memberikan penilaian status gizi balita. Pembagian halaman pada sistem ini meliputi beberapa bagian antara lain menu, sub menu dan content . Menu berisikan pilihan menu yang dapat digunakan, dan sub menu berisi fasilitas yang dapat digunakan, sedangkan content berisi data dari menu yang dipilih atau hasil proses yang dilakukan oleh user. Tampilan halaman form login untuk user dapat dilihat pada Gambar 5.

## *DPEDU Form Login
Halaman beranda Jaringan syaraf  tiruan untuk NODVLÀNDVLVWDWXVJL]LEDOLWDEHULVLEXDKPHQX

## *DPEDU Halaman Beranda
Halaman petunjuk berisi beberapa informasi
WHQWDQJ SHQLODLDQ VWDWXV JL]L $SOLNDVL NODVLÀNDVL VWDWXV gizi balita jenis kelamin laki-laki ini menggunakan indeks antropometri. Seperti yang tampil pada gambar 7.

## *DPEDU Halaman Petunjuk
Halaman penilaian status gizi balita seperti yang tampil pada gambar 8.
*DPEDU Halaman Pelatihan JST
Pada menu status gizi terdapt sub menu pelatihan JST \DQJGLJXQDNDQXQWXNPHPEHULNDQNODVLÀNDVLVWDWXVJL]L balita. Selain itu juga terdapat sub menu hasil penilaian yang berfungsi untuk mengetahui hasil penilaian status JL]LEDOLWDGDQGLVDMLNDQGDODPEHQWXNJUDÀNVHSHUWL\DQJ tampil pada Gambar 9.
Perhitungan perubahan bobot pada iterasi pertama
7DEHO Bobot Masukan ] ] ] ] x1 0.25 0.5 0.75 1 x2 0.25 0.5 0.75 1 x3 0.25 0.5 0.75 1 1 0.25 0.5 0.75 1 7DEHO Target Keluaran \ z1 0.25 z2 0.5 z3 0.75 z4 1 1
-0.1
Menghitung keluaran unit tersembunyi
Menghitung keluaran unit
karena jaringan hanya memiliki sebuah unit keluaran maka
Menghitung faktor    di unit keluaran

## 4. DISKUSI
Berdasarkan hasil penilaian status gizi balita posyandu lestari asih pada bulan april diperoleh data seperti tabel 4.
7DEHO Penilaian Status Gizi Posyandu Lestari Asih
Sedangkan hasil pelatihan penilaian status gizi pada bulan april adalah seperti pada tabel 5.

## 7DEHO Hasil Pelatihan JST
Perbandingan penilaian status gizi balita jenis kelamin laki-laki posyandu lestari asih bulan april dan penilaian status gizi balita jenis kelamin balita laki-laki yang menggunakan pelatihan jaringan syaraf  tiruan dengan PHWRGH EDFNSURSDJDWLRQ GLVDMLNDQ GDODP EHQWXN JUDÀN seperti pada gambar 10.
*DPEDU *UDÀNSHUEDQGLQJDQGDWDVLVWHPGDQGDWD real pada bulan April
%HUGDVDUNDQSDGDWDEHOGDQJUDÀNGLDWDVPHQXQMXNNDQ bahwa pelatihan yang dilakukan oleh jaringan syaraf  tiruan dengan metode backpropagationm mencapai hasil 100% karena output pelatihan yang ditampilkan oleh computer (network output) sesuai dengan target yang ditentukan dan sesuai dengan penilaian status gizi di posyandu lestari asih.
Suku perubahan bobot dengan
Menghitung jumlah kesalahan  di unit tersembunyi:
Faktor kesalahan di unit tersembunyi:
Suku perubahan bobot ke unit tersembunyi ditunjukkan pada tabel 8 :
7DEHO Perubahan Bobot ] ] ] ] x1 = (0.2)(-0.02) (1) = 0 = (0.2)(-0.02) (1) = 0 = (0.2)(-0.00) (1) = 0 = (0.2)(-0.00) (1) = 0 x2 = (0.2)(-0.02) (1) = 0 = (0.2)(-0.02) (1) = 0 = (0.2)(-0.00) (1) = 0 = (0.2)(-0.00) (1) = 0 x3 = (0.2)(-0.02) (1) = 0 = (0.2)(-0.02) (1) = 0 = (0.2)(-0.00) (1) = 0 = (0.2)(-0.00) (1) = 0 1 = (0.2)(-0.02) (1) = 0 = (0.2)(-0.02) (1) = 0 = (0.2)(-0.00) (1) = 0 = (0.2)(-0.00) (1) = 0
Perubahan bobot unit keluaran:
Perubahan bobot pada unit tersembunyi ditunjukkan pada tabel 9:
7DEHO Perubahan Bobot Pada Unit Tersembunyi ] ] ] ] x1 = (0.25)+ 0 (1) = 0.25
= (0.5)+ 0
(1) = 0.5
= (0.75)+ 0
(1) = 0.75
= (1)+ 0
(1) = 1 x2 = (0.25)+ 0 (1) = 0.25
= (0.5)+ 0
(1) = 0.5
= (0.75)+ 0
(1) = 0.75
= (1)+ 0
(1) = 1 x3 = (0.25)+ 0 (1) = 0.25
= (0.5)+ 0
(1) = 0.5
= (0.75)+ 0
(1) = 0.75
= (1)+ 0
(1) = 1 1 = (0.25)+ 0 (1) = 0.25
= (0.5)+ 0
(1) = 0.5
= (0.75)+ 0
(1) = 0.75 = (1)+ 0 (1) = 1

## 5. KESIMPULAN
3HPEXDWDQ MDULQJDQ V\DUDI  WLUXDQ XQWXN NODVLÀNDVL status gizi balita ,sistem berbasis dekstop telah selesai dibuat. Bardasarkan hasil uji sistem di posyandu balita lestari asih kartasura .petugas posyandu kini dapat dengan mudah untuk memberikan penilaian status gizi EDOLWD 6LVWHP PHQJJXQDNDQ NRQÀJXUDVL MDULQJDQ \DLWX sel lapisan input sebanyak 3 buah, sel lapisn tersembunyi sebanyak 3 buah, sel lapisan output sebanyak 1 buah. 70% PHQLODL EDKZD VLVWHP NODVLÀNDVL VWDWXV JL]L VDQJDW EDLN untuk digunakan dan 30% menilai baik digunakan untuk penilaian status gizi balita.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Khoiriyah, Indah Fitri, “Status Gizi Balita di Posyandu Kelurahan Padang Bulan Kecamatan Medan Baru,” Skripsi,  Fakultas Kedokteran Universitas Sumatra Utara, 2009.
[2] Fitri, Fitri, dan Onny Setyawati, “Aplikasi Jaringan Syaraf  Tiruan Untuk Penentuan Status Gizi Balita dan Rekomendasi Menu Makanan Yang Dibutuhkan,” Jurnal EECCIS vol. 7, no. 2, 2014, pp-119.
[3] Oktora, Lia Sari, “Menggunakan Metode Backpropagation untuk Prediksi Penjualan Flate Rate”, Skripsi, F akultas MIPA Universitas Gadjah Mada, 2005.