## Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Metode Backpropagation Dengan Algoritma Levenberg- Marquardt dan Inisialisasi Nguyen Widrow
Wildan Azka Adzani* 1) , Priyo Sidik Sasongko * 2 )
* Departemen Ilmu Komputer/Informatika, Fakultas Sains Matematika, Universitas Diponegoro
1) wildan.azka.adzani@if,undip.ac.id, 2) priyoss_undip@yahoo.co.id

## Abstrak
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
Kata kunci : Sistem  Klasifikasi  Status  Gizi  Balita,  K-Fold  Cross  Validation,
Jaringan  Syaraf  Tiruan, Backpropagation, Levenberg-Marquardt,
Nguyen-Widrow

## Abstract
The number of malnutrition cases in children under the age of five is generally found due to  ignorance  of  nutritional  problems  in  children.  Classification  of  Nutritional  Status  of Toddlers  is  an  effort  made  to  determine  the  nutritional  status  of  infants.  This  research aims  to  develop  an  Classification  system  of  Toddler  Nutrition  Status    using    artificial neural  network  Backpropagation  with  Levenberg-Marquardt algorithm  and  Nguyen Widrow  Inilization.  The  variables  used  in  this  research  is  the  anthropometry  data  as many as 4 variables. All data were taken from POSYANDU RW 08 Kelurahan Sambiroto Kecamatan  Tembalang,  Semarang,  Jawa  Tengah.  The  data  are  taken  as  much  as  100 data  with  the  distribution  of  training data  and  test  data used  K  -fold Cross  Validation. The  results  showed  the  best  architecture  for  the  detection  obtained  in  combination parameter 12 hidden neuron, Levenberg-Marquardt parameter (μ) of 0.01, the maximum epoch of 1000 , the target error of 0.001 which resulted in MSE 0.000064.

## Keywords : Classification System of Toddler Nutrition Status, K-Fold Cross
Validation,  Artificial  Neural  Network,  Backpropagation,  Levenberg-Marquardt Algorithm, Nguyen-Widrow

## 1 P ENDAHULUAN
Kesehatan    merupakan  salah    satu bidang    yang  sangat  penting  dalam kehidupan  manusia.  Salah  satu  cabang  dari bidang  kesehatan  adalah  gizi.  Gizi merupakan  komponen  kimia  yang  terdapat dalam zat makanan yang sangat dibutuhkan oleh  tubuh  untuk  perkembangan  dan pertumbuhan.  Status  gizi  dapat  menjadi ukuran  keberhasilan  dalam  pemenuhan nutrisi  untuk  anak  yang  diindikasikan  oleh berat badan dan tinggi  badan  anak.  Status gizi    juga      didefinisikan  sebagai  status kesehatan  [1].  Status  gizi  balita  menjadi suatu  indikator  yang  mencerminkan  tingkat kesejahteraan suatu masyarakat.
Untuk  mendapatkan  suatu  hasil klasifikasi  status  gizi    balita    yang    cepat dan  akurat,  diperlukan  suatu metode yang tepat.  Sekarang  ini  sudah terdapat  beberapa penelitian  tentang  status  gizi  dengan menggunakan  metode  tertentu,  diantaranya yaitu  menggunakan  metode  Perceptron dengan nilai ketepatan sebesar 82,609% [2]. Namun metode Perceptron ini masih kurang dalam  hal  ketepatan  karena  terdapat penelitian  tentang  status  gizi  dengan menggunakan Backpropagation
yang memiliki  nilai  ketepatan  lebih  tinggi  yaitu sebesar 95%  [3]. Backpropagation  terbukti  memiliki tingkat  akurasi  yang  sangat  baik  dalam melakukan  klasifikasi.  Namun,  masalah utama yang dihadapi dalam
Backpropagation  adalah  lamanya  iterasi yang  harus  dilakukan  [4].  Permasalahan tersebut bisa diatasi   dengan   menggunakan algoritma      Levenberg  Marquardt  yang merupakan  pengembangan  dari  algoritma Backpropagation. Hal ini dibuktikan dengan adanya  penelitian  tentang  perbandingan algoritma
Backpropagation dengan
Levenberg  Marquardt.  Penelitian  tersebut
menghasilkan  tingkat  error  terkecil  sebesar 1 x 10 -4 pada iterasi ke 480 untuk algoritma Backpropagation. Sedangkan dengan menggunakan algoritma Levenberg Marquardt,  dapat  menghasilkan error yang lebih  kecil  dan  iterasi  lebih  cepat  yaitu sebesar  1  x  10 -6 pada  iterasi  ke  35  [5]. Penelitian lain yang menggunakan algoritma Levenberg  Marquardt    adalah    klasifikasi harga    emas  [6]  dengan  tingkat  akurasi mencapai  99,7604%  dan  peramalan  awal musim  hujan  [7]  dengan  tingkat  akurasi sebesar  99%.  Untuk  mengurangi  waktu pelatihan  dapat  diatasi  dengan  algoritma Nguyen  Widrow  [8].  Algoritma  Nguyen Widrow  ini  merupakan  sebuah  algoritma yang  digunakan  untuk  inisialisasi  bobot pada jaringan syaraf tiruan [4].
Artikel  ini  akan  melakukan  studi analisis  klasifikasi  status  gizi  balita menggunakan  metode  Backpropagation dengan  algoritma  Levenberg-  Marquardt dan  inisialisasi  Nguyen  Widrow.  Metode tersebut  telah  digunakan  dalam  beberapa penelitian  dan  dapat  menghasilkan  akurasi yang  tinggi  serta    waktu  komputasi  yang cukup cepat.

## 2 T INJAUAN P USTAKA

## 2.1 K LASIFIKASI S TATUS G IZI B ALITA
Dalam  menentukan  status  gizi  balita harus  ada  ukuran  baku  yang  sering  disebut reference .  Pengukuran  baku    antropomentri indeks    ambang    batas    (z-score)  yang sekarang  digunakan  di  Indonesia  mengacu pada  Standar  World  Health  Organization (WHO).  Klasifikasi  status  gizi  dapat dibedakan menjadi empat yaitu [9]:
1.  Gizi lebih ( Over weight )
Gizi    lebih    terjadi  bila    tubuh memperoleh  zat-zat  gizi    dalam    jumlah berlebihan    sehingga  menimbulkan  efek toksis atau membahayakan [10].  Kelebihan berat    badan    pada  balita  terjadi  karena ketidakmampuan  antara  energi  yang  masuk dengan keluar, terlalu banyak makan, terlalu sedikit  olahraga  atau  keduanya.  Kelebihan berat  badan  anak  tidak  boleh diturunkan, karena  penyusutan  berat  akan  sekaligus menghilangkan  zat  gizi  yang  diperlukan untuk pertumbuhan. Untuk penentuan status gizi  lebih,    masuk  pada  kategori  indeks ambang batas (z-score) >2 SD. 2.  Gizi baik (well nourished)
Status  gizi  baik  atau  status  gizi optimal  terjadi  bila  tubuh  memperoleh cukup  zat-zat  gizi  yang  digunakan  secara efisien sehingga memungkinkan
pertumbuhan    fisik,    perkembangan    otak, kemampuan  kerja  dan  kesehatan  secara umum  pada  tingkat  setinggi  mungkin  [10]. Untuk  penentuan  status  gizi  baik,  masuk pada  kategori  indeks    ambang    batas    (z- score)  -2   SD   sampai dengan 2 SD. 3.  Gizi kurang (under weight)
Status  gizi  kurang  terjadi  bila  tubuh mengalami  kekurangan  satu  atau  lebih  zat- zat  esensial  [10].  Untuk  penentuan  status gizi  kurang,  masuk  pada  kategori  indeks ambang  batas  (z-score)  -3  SD  sampai dengan <-2 SD.
4.  Gizi buruk (severe PCM)
Gizi  buruk  adalah  suatu  kondisi  di mana  seseorang  dinyatakan  kekurangan nutrisi,  atau  dengan  ungkapan  lain    status nutrisinya berada  di  bawah standar   rata- rata.   Nutrisi   yang   dimaksud   bisa berupa protein,  karbohidrat,  dan    kalori.    Di Indonesia,  kasus  KEP  (Kurang  Energi Protein)  adalah  salah  satu  masalah  gizi utama  yang  banyak  dijumpai  pada  balita [11].  Untuk  penentuan  status  gizi  buruk,
masuk  pada  kategori  indeks  ambang  batas (z-score) < -3 SD.

## 2.2 M ETODE B ACKPROPAGATION
Backpropagation  merupakan  salah satu model jaringan syaraf tiruan. Backpropagation merupakan algoritma pembelajaran  yang  terawasi  dan  biasanya digunakan  oleh  Perceptron  dengan  banyak lapisan  untuk  mengubah  bobot-bobot  yang terhubung  dengan  neuron-neuron  yang  ada pada lapisan tersembunyinya [12]. Backpropagation    melatih  jaringan  untuk mendapatkan keseimbangan antara kemampuuan jaringan untuk mengenali pola yang  digunakan  selama  pelatihan  serta kemampuan  jaringan  untuk  memberikan respon    yang  benar  terhadap  pola  masukan yang  serupa  tapi  tidak  sama  dengan  pola yang dipakai selama pelatihan [4].

## 2.3 A LGORITMA L EVENBERG
-

## M ARQUARDT
Algoritma      Levenberg-Marquardt merupakan  pengembangan  dari  algoritma error  Backpropagation.  Algoritma  ini dibangun untuk mengatasi beberapa kekurangan  yang  ada  pada  algoritma  error Backpropagation    dengan    memanfaatkan teknik  optimasi  numerik  standar  yaitu menggunakan pendekatan matriks Jacobian.
Tujuan  dari  Levenberg-Marquardt adalah  meminimalkan  total  error.  Berikut beberapa  struktur  algoritma  Levenberg- Marquardt :
1. Inisialisasi  bobot  dan  bias  dengan bilangan  acak,  epoch  maksimum, minimal goal ( performance error ) 2. Menentukan    parameter    yang dibutuhkan,  antara lain:
a. Parameter Levenberg-Marquardt
yang nilainya harus lebih besar dari nol b. Parameter  faktor  input  dan  bias yang digunakan sebagai  parameter yang  dikalikan atau  dibagi dengan parameter Levenberg-Marquardt
3. Menghitung  maju  (feedforward)  pada hidden  dan  otuput    layer    seperti langkah-langkah  pada  algortima  error backpropagation. Pada langkah (1)- (4).
4. Menghitung nilai error
5. Menghitung  error  dan  total  error jaringan
a. Rumus untuk error :
e r = t r - y r (1)
r merupakan input ke-r
b. Rumus  untuk  menghitung  total error :
e = [e 1 e 2 e 3 … e N ] T (2)
e  merupakan  vektor  kesalahan berukuran Nx1 yang terdiri dari er r    =    1,2,3...N    dimana    N menunjukkan  indeks pola data.
6. Menghitung matriks Jacobian J(x) x  merupakan  matriks  yang  berisi  nilai bobot  dan  bias  dari  keseluruhan jaringan.
X = [v 11 , v 12 , . . . , v ij ; v 01 ,  v 02 , . . . ; w 11 , w 12 , . . . w jk ; w 01 , w 02 . . . w 0k ]
Matriks Jacobian berisi turunan pertama error  jaringan  terhadap  bobot  dan  bias jaringan. Rumus untuk mencari Jacobian Matriks antara lain
𝐽 ( 𝑥 ) = [ 𝜕𝑒𝑟 / 𝜕𝑤 ] (3)
7. Setelah  didapatkan  nilai  J(x)  maka dapat dihitung perubahan koreksi bobot dan biasnya dengan rumus berikut:
Δ 𝑥 = [ 𝐽 ( 𝑥 ) 𝑇 𝐽 ( 𝑥 ) + 𝜇𝐼 ]−1 ∗ 𝐺𝑟𝑎𝑑𝑖𝑒𝑛𝑡 Gradient:
𝐽 ( 𝑥 ) 𝑇 𝑒 (4)
8. Setelah   didapatkan   nilai   Δx   tahap selanjutnya adalah pengkoreksian bobot dengan  rumus  yang  sama  seperti  pada algoritma  error  backpropagation.  Pada langkah 12
9. Menghitung maju (feedforward) dengan bobot dan bias yang baru. Pada langkah
(1-4)
10. Menghitung  error  jaringan  dengan bobot dan bias yang baru. Kemudian tes kondisi berhenti
11. Jika  epoch  atau  iterasi  masih  berlanjut maka akan terdapat 2 kemungkinan:
a. error naik
b. error turun
12. Kemudian    lakukan    kembali    langkah 5      sampai  dengan  8  (Kusumadewi,
2004). Dimana: er = error ke- r tr = target ke-r yr = output ke-r r = input ke-r J(x)   = matriks Jacobian

## 2.4 A LGORITMA I NISIASI N GUYEN W IDROW
Nguyen  Widrow  adalah  sebuah algoritma  yang  digunakan  untuk  inisialisasi bobot pada jaringan saraf tiruan  untuk  mengurangi  waktu pelatihan.  Algoritma  inisialisasi    Nguyen Widrow  adalah  sebagai  berikut [4].
1. Tentukan :
n = jumlah unit input p = jumlah unit tersembunyi β = faktor skala = 0.7 ( p ) 1/n (5)
2. Untuk setiap unit tersembunyi (j=1,2,…,p), lakukan tahap 3 – 6 3. Inisialisasi semua bobot vij(lama)= bilangan acak dalam interval [-0.5 dan 0.5]
4. Hitung nilai:
||v j || = √𝑣 𝑗1 2 + 𝑣 𝑗2 2 + 𝑣 𝑗3 2 + ⋯ + 𝑣 𝑗𝑛 2 (6)
5. Bobot yang dipakai sebagai inisiasi
𝑣 𝑗𝑖 = 𝛽𝑣 𝑗𝑖 ( 𝑙𝑎𝑚𝑎 ) /|| 𝑣𝑗 || (7)
6. Bias yang dipakai sebagai inisialisasi: 𝑣 𝑗 o = bilangan acak antara – β dan β (8) Metode Nguyen Widrow akan menginisialisasi bobot-bobot lapisan dengan nilai  antara  -0.5  sampai  0.5.  Sedangkan bobot-bobot  dari  lapisan  input  ke  lapisan tersembunyi  di  rancang  sedemikian  rupa sehingga  dapat  meningkatkan  kemampuan lapisan  tersembunyi  dalam  melakukan proses pembelajaran [12]

## 2.5 K-F OLD C ROSS V ALIDATION
K-Fold  Cross  Validation merupakan salah  satu  metode  yang  umumnya digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja classifier.  Metode K-Fold  Cross  Validation dilakukan  dengan  membagi  dataset  secara acak  menjadi  k  himpunan  bagian  (subset) [13].

## 3 M ETODE P ENELITIAN

## 3.1 P ENGUMPULAN D ATA
Pengumpulan   data   yang   digunakan dalam  penelitan,  dilakukan  pada tanggal  28 Juli  2016    sampai    30    Juli    2016  di POSYANDU RW  08 Kelurahan Sambiroto Kecamatan  Tembalang,  Semarang,  Jawa Tengah.  Data  yang  diperoleh  merupakan data    anthropometri  dan  status    gizi  balita pada  tahun  2015  dengan  mengambil  100 data.  Contoh  data  hasil  pengolahan anthropometri balita
pada tahap pengumpulan data ditunjukkan pada Tabel 1
Tabel 1 Data yang Dikumpulkan
Id Jenis Kelamin Umur (Bulan) Berat Badan (kg) Tinggi Badan (cm) Status Gizi 1 L 14 9.00  74.00  Baik 2 L 51 20.00  105.00  Baik 3 P 42 14.50  98.00  Baik 4 L 16 9.00  77.00  Baik 5 P 55 15.00  105.00  Baik …  … … … … … 96  L 2 7.20  57.00  Lebih 97  P 39 11.00  92.00  Kurang 98  P 48 12.00  99.00  Kurang 99  P 40 8.20  67.00  Buruk 100  L 52 11.00  95.00  Buruk

## 3.2 N ORMALISASI D ATA
Normalisasi    data    bertujuan    untuk mengubah nilai data gejala ke dalam interval [0,1] sehingga interval  data   input   sesuai dengan    interval    fungsi  aktivasi  yang digunakan  yaitu  fungsi  aktivasi  sigmoid biner.  Pada  penelitian  ini,  data  numerik ditransformasi  ke  dalam  range  0  sampai 1    sesuai  dengan  fungsi  aktivasi  yang digunakan  yaitu sigmoid biner. Normalisasi untuk data numerik menggunakan persamaan sebagai berikut [14].
𝑑𝑎𝑡𝑎 ′ = 𝑑𝑎𝑡𝑎−𝑚𝑖𝑛 max − 𝑚𝑖𝑛 ∗ (𝑎 − 𝑏) + 𝑏 (9)
data’      : Nilai normalisasi data       : Nilai data min        : Nilai minimum data max       : Nilai maksimum data a : Batas atas yang ditentukan (1) b : Batas bawah yang ditentukan (0)
Proses  normalisasi  untuk  variabel  x1, x2,  x3,  x4,  dan  t  dilakukan  dari  data  ke-  1 sampai  data  ke-100.  Data  yang  telah dinormalisasi  selanjutnya  digunakan  pada strategi  pembentukan  data  latih  dan  data uji.  Tabel  2  merupakan  data  yang  sudah dinormalisasi.
Tabel 2 Data Anthropometri Normal Id x 1 x2 x3 x4 t 1 0 0.2476 9 0.2469 4 0.3666 7 0.7 5 2 0 0.7030 8 0.6959 2 0.8017 5 0.7 5 3 1 0.5923 1 0.4714 3 0.7035 1 0.7 5 4 0 0.2723 1 0.2469 4 0.4087 7 0.7 5 5 1 0.7523 1 0.4918 4 0.8017 5 0.7 5 … … … … … … 96 0 0.1000 0 0.1734 7 0.1280 7 1 97 1 0.5553 8 0.3285 7 0.6193 0 0.2 5 98 1 0.6661 5 0.3693 9 0.7175 4 0.2 5 99 1 0.5676 9 0.2142 9 0.2684 2 0 10 0 0 0.7153 8 0.3285 7 0.6614 0 0

## 3.3 P EMBAGIAN D ATA L ATIH DAN D ATA U JI
Tahapan ini dilakukan untuk membagi dataset  yang  telah  dinormalisasi  menjadi data  latih  dan  data  uji.  Penelitian  ini menggunakan  K-Fold  Cross  Validation dengan  nilai  K=10  untuk  membagi  data latih   dan    data   uji.    Dataset    akan    dibagi menjadi  10 partisi dengan tiap partisi terdiri dari  jumlah  data  yang  sama    untuk    setiap kelasnya.    Dataset    berjumlah    100  data dibagi    menjadi    10    partisi    sehingga    tiap partisi berisi 10 data.

## 3.4 P ROSES B ACKPROPAGATION DENGAN A LGORITMA L EVENBERG -

## M ARQUARDT
Perhitungan  Backpropagation  dengan algoritma  Levenberg-Marquardt    yaitu dengan  jumlah  neuron pada  hidden  layer sebanyak    3    pada    fold    pertama,  dengan nilai    mu    (µ)    0.001,    error    target    0.001 dan  epoch  maksimum  1000.  Karena dilakukan  untuk  fold  pertama  maka  data pertama sampai dengan kelima dan data ke- 51  sampai  data  ke-55  akan  dijadikan  data pengujian sedangkan yang lainnya dijadikan data  pelatihan.  Data  latih  pada  Tabel  3  dan Tabel 4 merupakan data uji
Tabel 3. Data Latih Id x1 x2 x3 x4 t 6 1 0.22 0.32 0.39 0.75 7 0 0.22 0.25 0.34 0.75 8 0 0.52 0.45 0.66 0.75 … … … … … … 50 0 0.53 0.19 0.24 0.75 56 0 0.30 0.29 0.48 0.75 57 0 0.20 0.23 0.37 0.75 … … … … … … 98 1 0.67 0.37 0.72 0.25 99 1 0.57 0.21 0.27 0 100 0 0.72 0.33 0.66 0 Tabel 4. Data Uji Id x1 x2 x3 x4 t 1 0 0.25 0.25  0.37  0.75 2 0 0.70 0.70  0.80  0.75 3 1 0.59 0.47  0.70  0.75 4 0 0.27 0.25  0.41  0.75 5 1 0.75 0.49  0.80  0.75 51 0 0.67 0.70  0.84  0.75 52 1 0.65 0.70  0.80  0.75 53 1 0.33 0.29  0.44  0.75 54 0 0.36 0.37  0.52  0.75 55 0 0.32 0.37  0.44  0.75 Langkah 0  : Memberikan inisialisasi bobot- bobot awal dengan menggunakan  variasi Nguyen Widrow
1. Inisialisasi bobot menggunakan Nguyen Widrow Dengan n jumlah unit masukan adalah  4,  p  jumlah  unit    tersembunyi adalah  3,  dapat  dihitung  factor skala β adalah
𝛽 = 0.7(𝑝) 1/𝑛 = 0.7(3) 1/4 = 0.92
Untuk  semua  unit  masukan,  inisialisasi bobot acak dalam interval [-0.5, 0.5]
Tabel 5. Inisiasi Bobot
z1 z2 z3
x1 0.12  0.33 0.24 x2 0.35  -0.27 0.17 x3 0.21  0.43 -0.11 x4 0.37  0.17 0.23

## 2. Hitung
||v1||  = √ 𝑣 112+ 𝑣 122+ 𝑣 132+ 𝑣 142
= √0.122+0.352+0.212+0.372
= √0.01+0.12+0.04+0.14 = √0.31 = 0.56 ||v2||  = 0.63
||v3||  = 0.39
3. Menghitung bobot yang dipakai sebagai inisiasi
𝑣𝑗𝑖 = 𝛽 𝑣𝑗𝑖 ( 𝑙𝑎𝑚𝑎 )/|| 𝑣𝑗 || 𝑣 11  = 𝛽 𝑣 11( 𝑙𝑎𝑚𝑎 )/|| 𝑣 1|| = 0.92 𝑥 0.12/||0.56|| = 0.110.56=0.20
Berdasarkan contoh  perhitungan bobot yang  dipakai  diatas  untuk  hasil keseluruhan  dari  bobot  yang  dipakai sebagai  inisialisasi  dapat  ditunjukkan pada   Tabel   6   yang    merupakan  hasil perhitungan  bobot  inisialisasi  dengan menggunakan Nguyen Widrow.
Tabel 6. Bobot baru dengan nguyen widrow
z1 z2 z3 x1  0.20  0.48 0.57 x2  0.58  -0.39  0.40 x3  0.35  0.63 -0.26 x4  0.61  0.25 0.54
4. Mengambil    bilangan    bias    yang dipakai    sebagai  inisialisasi  =  vj0  = bilangan acak antara –β dan β. β = 0.92, sehingga  inisialisasi  bilangan  bias secara  acak  dalam  range  -0.92  sampai dengan 0.92 dapat disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Inisialisasi bilangan bias dengan Nguyen Widrow z1 z2 z3 x0  -0.27  0.13  0.41 5. Mengambil    bilangan    acak    kecil secara    random  (range  [-1,  1])  untuk menentukan bobot dari layar tersembunyi ke layar keluaran = w kj
Tabel 8 Tabel Bobot dari Unit Tersembunyi
y z0 -0.10 z1 0. 21 z2 -0.11 z3 -0.19 Tentukan :
n   = jumlah input = 4
p   = jumlah neuron pada hidden layer = 3 Β  =faktor pembagi dan pengali parameter µ  = 10
µ  = parameter Levenberg-Marquardt = 0.001 error target = 0.001
maxepoch  = 1000
Langkah 1 : Jika kondisi penghentian (epoch
≥ max epoch dan MSE < error target), lakukan langkah selanjutnya. Langkah 2 : Untuk setiap data latih lakukan langkah selanjutnya.
Langkah 3 : Tiap masukan menerima sinyal dan  meneruskannya  ke  unit tersembunyi. Langkah 4 : Hitung semua keluaran jaringan di unit tersembunyi zj (j=1,2,…,p). Sebelum menghitung keluaran jaringan  di  unit  tersembunyi  zj,  hitung 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡𝑗
Untuk data dengan id data 6 (data latih pertama)  didapatkan  nilai 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡𝑗 sebagai berikut
𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡 1 = 𝑣 10 + ∑10 𝑥𝑖𝑣 1 𝑖
=  -0.27  +  (1*0.20)  +  (0.22*0.58)  + (0.32*0.35) + (0.39*0.61)
= 0.41
𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡 2 = 𝑣 20 + ∑10 𝑥𝑖𝑣 2 𝑖
=  0.13  +  (1*0.48)  +  (0.22*-0.39)  + (0.32*0.63) + (0.39*0.25)
= 0.82 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡 3 = 𝑣 30 + ∑10 𝑥𝑖𝑣 3 𝑖
=  0.41  +  (1*0.57)  +  (0.22*0.40)  + (0.32*-0.26) + (0.39*0.54)
= 1.20
Perhitungan 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡𝑗
dilanjutkan sampai data terakhir dari data latih sehingga didapatkan hasil sebagai berikut z net =
z_ 𝑛𝑒𝑡 1 z_ 𝑛𝑒𝑡 2 z_ 𝑛𝑒𝑡 3 data6 0.41 0.82 1.20 data7 0.19 1.14 1.67 . . . . data50 0.12 -0.01 0.44 data56 0.86 1.43 0.14 . . . . data99 -0.56 -0.34 -0.84 data100  1.15 0.70 -0.42
Setelah  menghitung 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡𝑗 maka dilanjutkan  menghitung  semua  keluaran jaringan di unit tersembunyi zj
𝑧 1= 1/1+ 𝑒 − 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡 1 = 1/1+ 𝑒 −(0.41) =0.6011
𝑧 2= 1/1+ 𝑒 − 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡 2 = 1/1+ 𝑒 −(0.82) =0.6942
𝑧 3= 1/1+ 𝑒 − 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡 3 = 1/1+ 𝑒 −(1.20) =0.7685
Perhitungan  untuk  menghitung  keluaran jaringan  di  unit  tersembunyi  dilanjutkan sampai data terakhir dari data latih sehingga didapatkan hasil sebagai berikut
z1 z2 z3 data6 0.6011  0.6942  0.7685 data7 0.5473  0.7577  0.8416 . . . . data50 0.5299  0.4975  0.6083 data56 0.3635  0.4158  0.3015 . . . .
data99 0.8278  0.6682  0.3965 data100  0.7027  0.8069  0.5349 Langkah  5  :  Menghitung  semua  keluaran jaringan di unit y Sebelum menghitung keluaran jaringan  di  unit  y,  hitung  nilai  y_ 𝑛𝑒𝑡 untuk data  dengan  id  data  6  (data  latih  pertama didapatkan y_ 𝑛𝑒𝑡 sebagai berikut
y_ 𝑛𝑒𝑡 = 𝑤 0+Σ 𝑧𝑗𝑤𝑗 =  -0.10  +  (0.6011*0.21)  +  (0.6942*- 0.11) + (0.7685*-0. 19) = -0.1961
Perhitungan  dilanjutkan  sampai  data terakhir  dari  data  latih  sehingga  didapatkan hasil sebagai berikut
y_ 𝑛𝑒𝑡 = data6 -0.1961 data7 -0.3281 . . data50 -0.0894 data56 - 0.00049 . . data99 -0.3119 data100  -0.3157 Setelah menghitung y _ 𝑛𝑒𝑡 maka dilanjutkan  menghitung  semua  keluaran jaringan di unit y sebagai berikut 𝑦 1= 1/1+ 𝑒 − 𝑦 _ 𝑛𝑒𝑡 1 = 1/1+ 𝑒 −(−0.1961) =0.4511
Perhitungan  dilanjutkan  sampai  data terakhir  dari  data  latih  sehingga  didapatkan hasil sebagai berikut
y =
data6 0.4511 data7 0.4187 . . data50 0.4776 data56 0. 4999 . . data99 0.4227 data100 0.4217 Langkah 6 : Menghitung nilai Mean Square Error (MSE)
𝑀𝑆𝐸 = 1/2 𝑎 Σ( 𝑦𝑙 − 𝑡𝑙 ) 2 = 0.12572
Langkah 7 : Menghitung matriks Jacobian Langkah 8 : Menghitung perubahan bobot.
𝑊𝑘 +1= 𝑊𝑘 − [ 𝐽 ′ 𝐽 + 𝜇𝑙 ] −1 𝐽 ′ 𝑒
Didapatkan  hasil  bobot  baru  sebagai berikut
v ji =
x0 x1 x2 x3 x4
z1  1.066  -10.473  -0.938  -0.298  2.049
z2  2.298  -6.136 -1.329  -1.391  1.613 z3  0.479  -12.611  0.115 -1.666  2.916
w j = z0 z1 z2 z3 wj  3.876 -1 0.872 - 0.126 - 6.496
Langkah  9  :  Melakukan  prosedur  hitung maju menggunakan bobot baru. Menghitung semua keluaran  jaringan  di  unit tersembunyi  zj  (j=1,2,…,p). Sebelum  menghitung  keluaran jaringan di unit tersembunyi zj , hitung 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡𝑗 Untuk data dengan id data 6 (data latih pertama)  didapatkan  nilai  keluaran  jaringan di unit tersembunyi sebagai berikut
𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡 1 = -11.761 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡 2 = -3.142
𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡 3 = -8.465
Perhitungan 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡𝑗 dilanjutkan  sampai data  terakhir  dari  data  latih  sehingga didapatkan hasil sebagai berikut 𝑧 _net =
z_ 𝑛𝑒𝑡 1  z_ 𝑛𝑒𝑡 2  z_ 𝑛𝑒𝑡 3 data6 -11.761  -3.142 -8.465 data7 -12.350  -3.342 -9.029 . . . . data50 -12.943  -7.908 -13.759 data56 2.176 2.581 3.510 . . . . data99 1.539 3.817 4.620
data100  3.778 7.166 7.254 Setelah menghitung 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡𝑗 maka dilanjutkan  menghitung  semua  keluaran jaringan di unit tersembunyi z j
𝑧 1= 1/1+ 𝑒 − 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡 1 = 1/1+ 𝑒 −(−11.761) =7.8 𝑥 10 −6 𝑧 2= 1/1+ 𝑒 − 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡 2 = 11+ 𝑒 −(−0.8142) =0.0413 𝑧 3= 1/1+ 𝑒 − 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡 3 = 11+ 𝑒 −(−8.465) =0.0002
Perhitungan untuk menghitung keluaran  jaringan  di  unit  tersembunyi dilanjutkan  sampai  data  terakhir  dari  data latih  sehingga  didapatkan  hasil  sebagai berikut
z1 z2 z3 data6 7.8x10 -6 0.0413 0.0002 data7 4.3x10 -6 0.0342 0.0001 . . . . data50  2.4x10 -6 0.0004 1.1x10 -6 data56  0.08980  0.9296 0.9709 . . . . data99  0.8233 0.9785 0.9902 data100  0.9777 0.9992 0.9993
Menghitung  semua  keluaran  jaringan di  unit  y.  Sebelum  menghitung  keluaran jaringan di unit y, hitung nilai y _ 𝑛𝑒𝑡 Untuk data dengan id data 6 (data latih pertama) didapatkan y _ 𝑛𝑒𝑡 sebagai berikut y_ 𝑛𝑒𝑡 = 𝑤 0+Σ 𝑧 𝑗 𝑤 𝑗 = 4.1555
Perhitungan  dilanjutkan  sampai  data terakhir  dari  data  latih  sehingga  didapatkan hasil sebagai berikut
y_ 𝑛𝑒𝑡 = data6 4.1555 data7 4.1138 . . data50 3.876 data56 -7.1972 . . data99 -6.1407 data100  -8.0446 Setelah menghitung y _ 𝑛𝑒𝑡 maka dilanjutkan  menghitung  semua  keluaran jaringan di unit y sebagai berikut
𝑦 1 = 11+ 𝑒 − 𝑦 _ 𝑛𝑒𝑡 1 =0.9846
Perhitungan  dilanjutkan  sampai  data terakhir  dari  data  latih  sehingga  didapatkan hasil sebagai berikut y = data6 0.9846 data7 0.9839 . . data50 0.9797 data56 0. 0007 . . data99 0.0021 data100  0.0003
Langkah  10  :  Menghitung  nilai Mean
Square Error (MSE) trial.
𝑀𝑆𝐸 𝑡𝑟𝑖𝑎𝑙 = 1/2 𝑎 Σ( 𝑦𝑙 − 𝑡𝑙 ) = 0.03225
Nilai  MSE  trial  lebih  kecil  dari  MSE sehingga  niai  μ=0.001/10,  dan  akan dilanjutkan  untuk epoch selanjutnya. Pelatihan  akan  berhenti  ketika  salah  satu kondisi  berhenti  tercapai.  Pelatihan  ini berhenti  dan  menghasilkan  bobot  akhir pelatihan.
v ji =
x0 x1 x2 x3 x4
z1  2.205 - 5.298  0.188  0.704  0.124
z2  1.132 - 6.655 - 2.485  -2.111  1.248
z3  0.183  2.716  0.595  2.165  -0.543
w j = z0 z1 z2 z3 wj  2. 654 - 8.494  0.501  1.714

## 3.5 P ENGUJIAN DAN E VALUASI
Perhitungan dari proses pengujian dan evaluasi dengan jumlah neuron pada hidden layer sebanyak 5 pada fold pertama, dengan bobot  hasil  pelatihan  diperoleh  sebagai berikut
v ji =
x0 x1 x2 x3 x4 z1  2.205 - 5.298  0.188  0.704  0.124
z2  1.132 - 6.655 - 2.485  -2.111  1.248 z3  0.183  2.716  0.595  2.165  -0.543
w j = z0 z1 z2 z3
wj  2. 654 - 8.494  0.501  1.714
Langkah 1 : Tiap masukan menerima sinyal dan  meneruskannya  ke  unit tersembunyi.
Langkah  2  :  Menghitung  semua  keluaran jaringan di unit tersembunyi zj (j=1,2,…,p). Sebelum menghitung  keluaran  jaringan di  unit  tersembunyi  zj  maka terlebih  dahulu  menghitung
𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡𝑗
Untuk  data  ke-1  didapatkan  nilai keluaran  jaringan  di  unit  tersembunyi sebagai berikut
𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡 1 = - 4.56 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡 2 = -6.828 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡 3 = 4.236
Perhitungan 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡𝑗 dilanjutkan  sampai data  terakhir  dari  data  latih  sehingga didapatkan hasil sebagai berikut
𝑧 _net = z_ 𝑛𝑒𝑡 1 z_ 𝑛𝑒𝑡 2 z_ 𝑛𝑒𝑡 3 data1 -4.56 -6.828 4.238 data2 -2.4855  -14.8844  9. 9850 data3 -1.8659  -12.3748  6.3217 data4 -3.3685  10.9811  7.6070 data5 2.8188 1.8164 0.8447 data51  2.9093 -0.9791  2.3490 data52  1.539 3.817 4.620 data53  3.778 7.166 7.254 data54  3.0977 -3.4649  2.9443 data55  2.3296 2.3812 -0.3592 Setelah menghitung 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡𝑗 maka dilanjutkan  menghitung  semua  keluaran jaringan di unit tersembunyi z j 𝑧 1 = 1/1+ 𝑒 − 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡 1 = 0.0103 𝑧 2 = 1/1+ 𝑒 − 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡 2 = 0.0011 𝑧 3 = 1/1+ 𝑒 − 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡 3 = 0.9857
Perhitungan untuk menghitung keluaran  jaringan  di  unit  tersembunyi dilanjutkan  sampai  data  terakhir  dari  data
latih  sehingga  didapatkan  hasil  sebagai berikut
z =
z_ 𝑛𝑒𝑡 1  z_ 𝑛𝑒𝑡 2 z_ 𝑛𝑒𝑡 3 data1  0.0103  0.0011 0.9857 data2  0.0768  3.433 x 10 -7 0. 9999 data3  0.1340  4.22 x 10 -6 0.9982
data4  0.0332  0.9999 0.9995 data5  0.9436  0.8601 0.6994 data51  0.9483  0.2730 0.9128 data52  0.9567  0.0303 0.9499 data53  0.9112  0.9153 0.4111 data54  0.75844  0.7422 0.4486 data55  0.6637  0.1160 0.6458 Langkah  3  :  Menghitung  semua  keluaran jaringan  di  unit  y.  Sebelum menghitung  keluaran  jaringan di unit y, hitung nilai y_ 𝑛𝑒𝑡
Untuk  data  ke - 1  didapatkan  y _ 𝑛𝑒𝑡 sebagai berikut y _ 𝑛𝑒𝑡 = 𝑤 0 +Σ 𝑧 𝑗 𝑤 𝑗 = 5.3428
Perhitungan  dilanjutkan  sampai  data terakhir  dari  data  latih  sehingga  didapatkan hasil sebagai berikut
y _ 𝑛𝑒𝑡 = data1  5.3428 data2  4.7079 data3  4.2255 data4  5.7009 data5  -3.5501 data51  -3.1221 data52  -2.6890 data53  -4.1389 data54  -2.3142
data55  3.7484 Setelah menghitung y _ 𝑛𝑒𝑡 maka dilanjutkan  menghitung  semua  keluaran jaringan di unit y
𝑦 1  =1/1+ 𝑒 − 𝑦 _ 𝑛𝑒𝑡 1 = 1/1+ 𝑒 −(5.3428)
=0.9952
Perhitungan  dilanjutkan  sampai  data terakhir  dari  data  latih  sehingga  didapatkan hasil sebagai berikut
y = data1 0.9952 data2 0.9910 data3 0.9855 data4 0.9966 data5 0.0279 data51 0.0422 data52 0.0636 data53 0.0157 data54 0.0314 data55 0.0748 Menghitung  nilai Mean  Square  Error (MSE).
𝑀𝑆𝐸 = 1/2 𝑎 Σ( 𝑦𝑙 − 𝑡𝑙 ) 2 =0.0000338

## 3.6 K EBUTUHAN F UNGSIONAL DAN N ON F UNGSIONAL
Analisis  kebutuhan  perangkat  lunak dari sistem klasifikasi Status Gizi  Balita  ini
No. SRS – ID Deskripsi 1  SRS- SKSGB-F-001  Memiliki  otentikasi  dan otorisasi untuk admin 2  SRS- SKSGB-F-002  Memiliki form ubah
password admin
3  SRS-SKSGB-F-003  Memiliki form untuk tambah data penanganan 4  SRS-SKSGB-F-004  Memiliki fitur menampilkan data penanganan 5  SRS-SKSGB-F-005  Memiliki  fitur  hapus  data penanganan
6  SRS-SKSGB-F-006  Memiliki  fitur import
dataset
7  SRS-SKSGB-F-007  Memiliki  fitur  hapus  data antropometri 8  SRS-SKSGB-F-008  Memiliki fitur untuk menampilkan dataset 9  SRS-SKSGB-F-009  Memiliki fitur menampilkan data antropometri 10  SRS-SKSGB-F-010  Memiliki  fitur  pelatihan dan pengujian
11  SRS-SKSGB-F-011  Memiliki  fitur  pilih  bobot final untuk klasifikasi 12  SRS-SKSGB-F-012  Memiliki  fitur  history pelatihan dan pengujian 13  SRS-SKSGB-F-013  Memiliki fitur hapus pelatihan dan pengujian
14  SRS-SKSGB-F-014  Memiliki  fitur  cek  Status Gizi Balita
menghasilkan spesifikasi kebutuhan perangkat lunak atau  yang disebut Software Requirement  Specification (SRS)  yang terdiri  dari  kebutuhan  fungsional  dan kebutuhan  non  fungsional.  Kode  yang digunakan untuk merepresentasikan kebutuhan fungsional adalah SRS- SKSGB- F-xxx  dan  kode  yang  digunakan  untuk merepresentasikan kebutuhan non
fungsional  adalah  SRS-  SKSGB  -NF-xxx. Kebutuhan  fungsional  dapat  dilihat  pada Tabel 9 dan Kebutuhan non fungsional dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 9 Kebutuhan Fungsional

## Tabel 10 Kebutuhan Non Fungsional
No. SRS – ID Deskripsi 1  SRS-SKSGB-NF- 001 Aplikasi  dapat  dijalankan menggunakan jaringan internet  dan  web  browser yang  mendukung  HTML, javascript dan JQuery.

## 4 H ASIL DAN P EMBAHASAM

## 4.1 I MPLEMENTASI A NTARMUKA
Implementasi
antarmuka Sistem Klasifikasi  Status  Gizi  Balita  terdapat halaman antarmuka sebagai berikut.

## 4.1.1 H ALAMAN U TAMA
Halaman  utama  merupakan  halaman yang  pertama  ditampilkan  ketika  pengguna maupun admin memasuki sistem. Pengguna dapat memulai cek status gizi balita dengan cara  memilih  tombol  “MULAI”  pada halaman  ini.  Admin  juga  dapat  langsung melakukan Log  in untuk  dapat  memasuki halaman  admin  dengan  cara  memilih  menu “ Log  in ”.  Tampilan  halaman  utama  dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Antarmuka Halaman Utama

## 4.1.2 H ALAMAN L IHAT D ATA A NTROPOMETRI
Halaman  lihat  data  antropometri menampilkan daftar antropometri yang telah dimasukkan.  Halaman  ini  hanya  dapat melihat  seluruh  data  antropometri  saja sehingga  admin  tidak  dapat  mengubah  atau menghapus  data  antropometri.  Halaman  ini menyediakan  menu  untuk  menghapus seluruh  data  antropometri  yang  telah tersimpan dalam DBMS MySQL. Tampilan  Lihat  Data  Antropometri  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Antarmuka Lihat Data Antropometri

## 4.1.3 H ALAMAN H ISTORY P ELATIHAN DAN P ENGUJIAN
Halaman  History  Pelatihan  dan Pengujian menampilkan  daftar  semua  hasil pelatihan  dan  pengujian  yang  telah dilakukan.  Pada  tabel  terdapat menu  hapus data  pelatihan  dan  pengujian  baik  per  data maupun  semua  data.  Admin  juga  dapat memilih pelatihan yang bobot hasilnya akan digunakan untuk proses klasifikasi.
Tampilan  History  Pelatihan  dapat  dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Antarmuka History Pelatihan dan Pengujian

## 4.2 P ENGUJIAN
Pengujian  Sistem  Klasifikasi  Status Gizi  Balita dilakukan  dengan  metode black box , yaitu melakukan
pengujian fungsionalitas  dari  perangkat  lunak  untuk menemukan  kesalahan  pada requirement dengan  mengabaikan  mekanisme  internal atau  komponen  dari  program  tersebut. Pengujian black  box diterima jika fitur-fitur dari  perangkat  lunak  telah  memenuhi kebutuhan  sistem  yang  telah  diidentifikasi sebelumnya.  Berdasarkan  hasil  uji  yang telah  disajikan  sebelumnya,  dapat  dilihat bahwa semua pengujian telah diterima.
Hasil  yang  diperoleh  sesuai  dengan kebutuhan fungsional sistem sehingga dapat disimpulkan  bahwa  Implementasi  Jaringan Syaraf  Tiruan Backpropagation dengan Algoritma  Pelatihan Levenberg-Marquardt
dan Inisialisasi  Bobot  awal Nguyen Widrow pada  Sistem  Klasifikasi  Status  Gizi  Balita telah dibangun sesuai kebutuhan fungsional yang telah dibangun. Eksperimen  bertujuan  memberikan hasil  berupa  arsitektur  jaringan  terbaik untuk  studi  kasus  Klasifikasi  Status  Gizi Balita. Eksperimen menggunakan perbandingan  kombinasi  nilai  parameter Backpropagation, Levenberg-Marquardt, dan Levenberg-Marquardt dengan Inisialisasi Nguyen  Widrow  menggunakan (µ)  0.01-0.09  dan  jumlah hidden  neuron bernilai 3, 8, 10 dan 12. Parameter lain yaitu maksimal epoch 1000 dan target error 0.001. Proses  pelatihan  dilakukan  berkali-kali dengan  melakukan  uji  coba  berdasarkan kombinasi  parameter  yang  pada  rencana eksperimen.  Setiap  pelatihan  menghasilkan bobot akhir. Bobot akhir tersebut kemudian digunakan untuk melakukan proses pengujian. Proses pengujian menghasil nilai
MSE untuk setiap foldnya dan diambil nilai rata-rata  MSE  untuk  setiap  kombinasi parameter.  Hasil  dari  eksperimen  dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11 Perbandingan Hasil Eksperimen Terbaik
HN µ E MSE MSE LM MSE LM & NW 10 0.03 6 0.000924 0.000273 0.000217 10 0.06 10 0.000813 0.000554 0.000468 12 0.01 3 0.002048  0.000728 0.000064
Dari  tabel  11  dapat  diperoleh  nilai MSE  terendah  yaitu  0.000064  dengan  nilai parameter  pada Levenberg-Marquardt dan Inisialisasi Nguyen  Widrow menggunakan (µ) 0.01 dan 12 hidden neuron .

## 5 P ENUTUP

## 5.1 K ESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian  Sistem  Klasifikasi  Status  Gizi Balita Berbasis Web Menggunakan Jaringan Syaraf  Tiruan Backpropagation dengan Algoritma Levenberg- Marquardt adalah:
1. Arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  terbaik yang  terbentuk  pada  penelitian  ini adalah 4-12-1, yaitu 4 neuron pada input layer , 12 neuron pada hidden layer , dan 1 neuron pada output layer dengan nilai parameter  pada Levenberg-Marquardt dan Inisialisasi Nguyen Widrow
menggunakan (µ)  terbaik  adalah  0.01 serta  menghasilkan  MSE  sebesar  0.
000064.
2. Sistem  Klasifikasi  Status  Gizi  Balita berbasis web telah dibangun menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan Backpropagation dengan algoritma Levenberg-  Marquardt dan  Inisialisasi Nguyen  Widrow dapat  melakukan
Klasifikasi  Status  Gizi  Balita  melalui data antropometri .

## 5.2 S ARAN
Saran  yang  dapat  diberikan  untuk penelitian  selanjutnya  adalah  dengan menambah  lebih  banyak  jumlah  data,  dan menambah keragaman dari data antropometri atau data status gizi balita

## D AFTAR P USTAKA
[1]   Sulistijani  D  A,  Herlianty  M  P. 2003.  Menjaga  Kesehatan  Bayi  dan Balita. Jakarta : Puspa Swara.
[2]   Fitri,  Setyawati,  O.  &  Didik,  R,  S., 2013.  Aplikasi  Jaringan  Syaraf Tiruan Untuk Penentuan Status Gizi Balita  Dan  Rekomendasi  Menu Makanan  Yang  Dibutuhkan.  Jurnal
EECIS Vol. 7, No. 2 Desember.
[3]   Utami, O., Irawan, B., Setyaningsih,
F,  A.,  2014.  Diagnosa  Gizi  Pada Anak  Balita  Menggunakan  Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation.  Jurnal  Coding Sistem Komputer Universitas Tanjungpura Vol. 2, No 1, hal 33-41 ISSN : 2338-493x. [4]   Siang,  J.  J.,  2005.  Jaringan  Syaraf Tiruan dan Pemrogramannya Menggunakan  Matlab.  Yogyakarta: Penerbit Andi. [5]   Rahmat, Setiawan, R., Purnomo, M, H.,  2006.  Perbandingan  Algoritma Levenberg-Marquardt Dengan Metoda Backpropagation Pada Proses  Learning  Jaringan  Saraf Tiruan  Untuk  Pengenalan  Pola Sinyal  Elektrokardiograf.  Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi  Yogyakarta  ISSN  :  1907- 5022. [6]  Hidayat,  R,  N.,  Isnanto,  R,  R., Nurhayati, O, D., 2013. Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan  Perambatan  Balik  Untuk MemKlasifikasi Harga Logam Mulia Emas Menggunakan Algoritma  Levenberg  Marquardt. Jurnal  Teknologi dan Sistem Komputer Vol. 1, No. 2 April. [7]   Buono,  A.,  Kurniawan,  A.,  Faqih, A.,  2012.  Peramalan  Awal  Musim Hujan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Levenberg-  Marquardt.  Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi  Yogyakarta  ISSN  :  1907- 5022 [8]   Andrian, Y., Wayahdi, M, R., 2014. Analisis Algoritma Inisialisasi Nguyen  Widrow  Pada  Proses Klasifikasi  Curah  Hujan  Kota Medan Menggunakan Metode Backpropagation  Neural  Network. Jurnal Seminar Nasional Informatika 2014, hal 57-63.
[9]   Supariasa, I. D. dkk. 2001. Penilaian status gizi. Jakarta: EGC.
[10]  Almatsier,S.  2001,  Prinsip  dasar ilmu gizi, Jakarta: Gramedia Pustaka Utama. [11]  Lusa.  2009.  Gizi  seimbang  pada remaja dan dewasa. Diambil tanggal 15Mei 2016  dari http://www.lusa.web.id /gizi- seimbang-pada-remaja-dan-dewasa/ [12]  Kusumadewi, S., 2004. Membangun Jaringan Syaraf Tiruan menggunakan  Matlab  dan  Excel Link.  1st  ed.  Yogyakarta:  Graha Ilmu. [13]  Kohavi, R., 1995, A Study of Cross- Validation and Bootstrap for Accuracy  Estimation  and  Model Selection,  Proceedings  of  IJCAI Conferences 1995 : Stanford University, 1137-1143
[14]  Han,  J.  &  Kamber,  M.,  2006.  Data Mining  :  Concepts  and  Techniques. San  Fransisco:  Morgan  Kaufmann Publisher.