## Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Dalam Memprediksi Gizi Balita Pada Puskesmas Siantar Utara Kota Pematangsiantar
Daniel Arbanus Simbolon 1 , Dedy Hartama 2 , Fitri Anggraini 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar Jln. Sudirman Blok A No. 1, 2 dan 3 Pematangsiantar, Sumatera Utara -  INDONESIA
1 danielassimbolon@gmail.com, 2 dedyhartama@amiktunasbangsa.ac.id,
3 ftranggraini850@gmail.com

## Abstract
The North Siantar Health Center's Puskesmas is a health sector engaged in public health sciences,  at  the  Office  of  the  North  Siantar  Sub-District  of  Pematangsiantar  City conducted  research  with  the  Nutritional  research  variables  under  five  months  of  age. attacked  by  various  diseases  ranging  from  external  diseases  and  internal  diseases. Artificial  Neural  Network  is  a  method  of  grouping  and  separating  data  whose  working principle  is  the  same  as  Human  Neural  Networks,  this  Science  processes  systems  and structures so that they become information.
Keywords: Artificial Neural Network (ANN), Backpropagation, Detection, Toddler Body Mass Index

## Abstrak
Puskesmas  Siantar  Utara  adalah  suatu  bidang  kesehatan  yang  bergerak  pada  ilmu kesehatan masyarakat, penelitian ini bertujuan untuk mempermudah dalam memprediksi Indeks  Massa  Tubuh  (IMT)  pada  gizi  balita  dikarenakan  usia  balita  sangat  mudah diserang  berbagai  penyakit  mulai  penyakit  luar  dan  penyakit  dalam.  Jaringan  Saraf Tiruan  merupakan  suatu  metode  pengelompokan  dan  pemisahan  data  yang  prinsip kerjanya sama seperti Jaringan Saraf Manusia, Ilmu ini  memproses sistem dan beberapa struktur sehingga menjadi sebuah informasi.
Kata  Kunci: Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST),  Backpropagation,Prediksi,  Indeks  Massa Tubuh Balita

## 1. Pendahuluan
Gizi  merupakan  komponen  kimia  yang  terdapat  dalam  zat  makanan  yang  sangat dibutuhkan  oleh  tubuh  untuk  perkembangan  dan  pertumbuhan  serta  memiliki  hubungan dengan  kualitas  sumber  daya  manusia[1].  Status  gizi  adalah  ukuran  keberhasilan  dalam pemenuhan  nutrisi  untuk  anak  yang  diindifikasikan  oleh  berat  badan  dan  tinggi  badan anak. Status gizi juga didefinisikan sebagai status kesehatan [2]. Anak dibawah usia lima tahun (Balita) sangat mudah terserang berbagai masalah kesehatan dan gizi, permasalahan gizi  anak  balita  berbeda  dengan  gizi  orang  dewasa. Pelayanan  kesehatan  umumnya menggunakan parameter berat badan menurut umur dimana terdapat kekurangan fasilitas yang  dapat  mengakibatkan  interpretasi  status  gizi  yang  dapat  membuat  banyak  orang keliru  bila  terjadi  masalah  kesehatan,  keadaan  gizi  dikatakan  baik  apabila  keseimbangan dan  keserasian  antara  perkembangan  fisik  dan  perkembangan  mental,  telah  banyak penelitian  yang  terjadi  dibidang  kesehatan  salah  satunya  dengan  cara  memprediksi keseimbangan  status  gizi  dengan  Indeks  Massa  Tubuh  (IMT)  dari  gizi  balita  pada  bayi lima tahun kebawah (Balita) pada bidang kesehatan.
Pada  perkembangan  zaman  teknologi  sekarang  jaringan  saraf  tiruan  sudah  sangat populer untuk dijadikan pembelajaran terutama pada bidang kesehatan dan teknologi [3]. Kelebihan  jaringan  saraf  tiruan  ini  adalah  tidak  perlu  adanya  asumsi  bahwa  data  harus berdistribusi  multivariat  normal.  Pada  beberapa  tulisan  disebutkan  bahwa  algoritma
pembelajaran  jaringan  saraf  tiruan  menyelesaikan  permasalahan  model  deret  berkala nonlinier  dengan  algoritma  pembelajaran backpropagation [4].  Dalam  Jaringan  Saraf Tiruan  (JST)  merupakan  suatu  sistem  pemrosesan  informasi  yang  mempunyai karakteristik  menyerupai  jaringan  saraf  biologi  (JSB).  Jaringan  saraf  tiruan  tercipta sebagai  suatu  generalisasi  model  matematis  dari  pemahaman  manusia  ( humancognition) yang didasarkan atas asumsi sebagai pemrosesan informasi terjadi pada elemen sederhana yang  disebut  neuron,  sinyal  mengalir  diantara  sel  saraf  atau  neuron  melalui  suatu sambungan  penghubung.  Bobot  ini  akan  digunakan  untuk  menggandakan  atau mengalihkan sinyal yang dikirim melalui setiap sel saraf akan menerapkan fungsi aktivasi terhadap  sinyal  hasil  penjumlahan  berbobot  yang  masuk  kepadanya  untuk  menentukan sinyal  keluarannya  [5].  Metode backpropagation adalah  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 tersembunyi [6]. Pada Puskesmas Siantar Utara Kota Pematangsiantar status gizi menjadi acuan perkembangan dan pertumbuhan anak umur yang dibawah lima tahun serta menjadi tolak  ukur  keseimbangan  kesehatan,  di  Puskesmas  Siantar  Utara  Kota  Pematangsiantar jumlah  anak  yang  terkena  gizi  kurang  sekitar  11 %  anak  sedangkan  anak  yang  memiliki gizi  baik  89  %.  Disini  dapat  di  simpulkan  pada  Puskesmas  Siantar  Utara  Kota Pematangsiantar gizi pada balita yang kategorikan baik memadai tingkat persenannya.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Gizi Balita
Gizi balita merupakan komponen kimia yang terdapat dalam zat makanan yang sangat dibutuhkan oleh tubuh  untuk perkembangan  dan pertumbuhan bayi  limat  tahun kebawah serta  memiliki  hubungan  dengan  kualitas  sumber  daya  manusia.  Status  gizi  dapat diartikan  juga  sebagai  ukuran  keberhasilan  dalam  pemenuhan  nutrisi  anak  yang diindikasikan oleh berat badan dan tinggi badan anak [7].

## 2.2. Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan saraf tiruan merupakan salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu  mencoba  untuk  mensimulasikan  proses  pembelajaran  pada  otak  manusia  tersebut. Istilah buatan disini digunakan karena jaringan saraf tiruan ini diimplementasikan dengan menggunakan  program  komputer  yang  mampu  menyelesikan  sejumlah  proses perhitungan  selama  proses  pembelajaran  [8].  Pada  ilmu  jaringan  saraf  tiruan  proses pelatihan algoritma/metode backpropagation didasarkan pada hubungan yang sederhana , yaitu  jika    keluaran  memberikan  hasil  yang  salah,  maka  penimbang  (weight)  dikoreksi supaya  galatnya  dapat  diperkecil  dan  tanggapan  JST  selanjutnya  diharapkan  akan  lebih mendekati nilai yang benar [9]
Gambar 1. Model Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan

## 2.3. Algoritma Backpropagation
Algoritma Backpropagation merupakan  metode  pelatihan  yang  terawasi  ( supervised) dan  dirancang  untuk  operasi  pada  jaringan  dengan  banyak  lapisan  [10][11] Backpropagation merupakan  algoritma  pembelajaran  yang  biasanya  digunakan  oleh perceptron  dengan  banyak  lapisan  untuk  mengubah  bobot-bobot  yang  terhubung  dengan neuron-neuron yang ada pada lapisan tersembunyi. Jaringan saraf tiruan backpropagation adalah  metode  yang  paling  mudah  dipahami  dan  mempunyai  konsep  belajar  yang sederhana  dibandingkan  metode-metode  yang  lain.  Jarinagn  saraf  tiruan  pertama  kali diperkenalkan  oleh  Rumelhart,  Hinton  dan  William  pada  tahun  1986,  kemudian Rumelhart dan McClelland mengembangkannya metode ini pada tahun 1988 [13].

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Normalisasi Data
Dalam  melakukan  pelatihan  dan  pengujian,  terlebih  dahulu  dilakukan  normalisasi untuk mempermudah melakukan pelatihan dan pengujian data. Formula normalisasi dapat dilihat pada persamaan berikut:
0,8( ) ' 0,1 x a x b a     (1)
Tabel 1 . Data Training Tahun (2012-2014) Target 2015 Sebelum Di Normalisasi
2012 2013 2014 Target 13,25  19,64  25,77 22,40 24,67  10,06  25,43 14,86 18,55  19,75  20,35 15,60 15,37  17,07  19,42 13,17 18,49  17,07  14,85 12,42 20,33  23,44  39,66 33,16 Tabel 2 . Data Training Setelah Di Normalisasi Tahun (2012-2014) Target 2015 2012 2013 2014 Target 0,18622  0,35892  0,52459  0,43351 0,49486  0,10000  0,51541  0,22973 0,32946  0,36189  0,37811  0,24973 0,24351  0,28946  0,35297  0,18405 0,32784  0,28946  0,22946  0,16378 0,37757  0,46162  0,90000  0,72432 Tabel 3 . Data Testing Tahun (2015-2017) Target 2018 Sebelum Di Normalisasi
2015 2016 2017 Target 22,40  17,29  18,55 38,06 14,86  20,41  24,09 29,56 15,60  16,80  16,90 33,65 13,17  13,44  19,55 39,05 12,42  14,86  20,66 31,11 33,16  30,77  39,08 41,15 Tabel 4 . Data Testing Setelah Di Normalisasi Tahun (2015-2017) Target 2018 2015 2016 2017 Target 0,37790  0,23561  0,27069  0,81396 0,16794  0,32249  0,42496  0,57727 0,18855  0,22196  0,22475  0,69116 0,12088  0,12840  0,29854  0,84152 0,10000  0,16794  0,32945  0,62043 0,67751  0,61096  0,84236  0,90000

## 3.2. Analis
Tabel 5 . Kode Program Menggunakan Matlab 2011b Dalam Backpropagation Kode Training Kode Testing
>> net=newff(minmax(P),[hidden layer,output layer],{'tansig',’purelin’},'traingd'); >> net.IW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs=10000; >> net.trainParam.show = 1000; >> net.trainParam.lr=0.01; >> net.trainParam.goal = 0.001; >> net.trainParam.Lr = 0.01; >> net.trainParam.show = 1000; >> net=train(net,P,T) [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,P,[],[],T)
>> PP=[input data pengujian] >> TT=[output pengujian]
[a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT)

## 3.3. Pelatihan Dan Pengujian Data
Pada  penelitian  ini  menggunakan  5  (lima)  model  arsitektur  pelatihan  dan  pengujian data  yakni  3-35-1,  3-37-1,  3-45-1,  3-50-1  dan  3-55-1.  Pelatihan  dan  pengujian  ke  5 arsitektur dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 6 . Model Arsitektur Backpropagation No  Arsitektur Training Testing Epoch  Waktu MSE MSE Akurasi 1 3-35-1 304 00:06 0,00098626 1,30100992 50% 2 3-37-1 215 00:05 0,00099193 2,73424277 67% 3 3-45-1 187 00:04 0,00097871 3,18068972 83% 4 3-50-1 83 00:03 0,00095960  20,66548899 50% 5 3-55-1 114 00:03 0,00098302 1,79981969 50%
Berdasarkan  tingkat  akurasi  pengujian  dan  Pelatihan  5  model  arsitektur  maka  dapat disimpulkan  bahwa  model  arsitektur  3-45-1  dengan epoch sebesar  187  iterasi  dalam waktu  00:04  menghasilakan  tingkat  akurasi  terbesar  yakni  83%  merupakan  model arsitektur terbaik untuk digunakan dalam proses estimasi tahun berikutnya.
Gambar 2. Pelatihan Menggunakan Model Arsitektur 3-45-1
Tabel 7 . Hasil Akurasi Data Training Dengan Model Arsitektur 3-45-1 Pola Target Output Error SSE Hasil Pola 1  0,43351  0,43280 0,00071 0,00000051 1 Pola 2  0,22973  0,23450 -0,00477 0,00002276 1 Pola 3  0,24973  0,18980 0,05993 0,00359157 0 Pola 4  0,18405  0,22650 -0,04245 0,00180166 1 Pola 5  0,16378  0,17890 -0,01512 0,00022850 1 Pola 6  0,72432  0,73940 -0,01508 0,00022728 1 Jumlah SSE  0,00587227 83 MSE 0,00097871 Tabel 8 . Hasil Akurasi Data Testing Dengan Model Arsitektur 3-45-1 Pola Target Output Error SSE Hasil Pola 1  0,81396  -1,10910 1,92306 1,23010281 0 Pola 2  0,57727 1,02740 -0,45013 1,05555076 1 Pola 3  0,69116 0,74630 -0,05514 0,55696369 1 Pola 4  0,84152 3,45720 -2,61568 11,95223184 1 Pola 5  0,62043 1,82640 -1,20597 3,33573696 1 Pola 6  0,90000 0,97650 -0,07650 0,95355225 1 Jumlah SSE  19,08413831 83 MSE 3,18068972 Tabel 9 . Hasil Prediksi Gizi Balita 5 Tahun Kedepan Dari Tahun 2019- 2023 /Bulan INDEKS MASA TUBUH (IMT) 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 0 - 6 13,25 19,64 25,77 22,40 17,29 18,55 38,06 39,99 41,04 41,26 41,25 41,26 0 - 12 24,67 10,06 25,43 14,86 20,41 24,09 29,56 36,34 40,14 41,15 41,26 41,26 0 - 24 18,55 19,75 20,35 15,60 16,80 16,90 33,65 38,29 40,47 41,16 41,25 41,26 0 - 36 15,37 17,07 19,42 13,17 13,44 19,55 39,05 39,47 40,86 41,11 41,26 41,26 0 - 48 18,49 17,07 14,85 12,42 14,86 20,66 31,11 37,82 40,95 41,18 41,26 41,26 0 - 60 20,33 23,44 39,66 33,16 30,77 39,08 41,15 41,18 41,19 41,20 41,26 41,26

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan uraian yang telah di paparkan, penulis dapat menyimpulkan bahwa :
a. Hasil  prediksi  Indeks  Massa  Tubuh  Balita  mengalami  peningkatan  yang  sangat baik  dibanding  dengan  tahun-  tahun  sebelumnya,  penilitian  ini  memberikan dampak baik dalam gizi balita.
b. Setelah  dilakukan  pelatihan  dan  pengujian  data  telah  didapat  hasil  dari  penelitian gizi  balita  yang  dapat  membantu  pihak  Puskesmas  Siantar  Utara  Kota Pematangsiantar dalam melihat  Indeks Massa Tubuh Balita setiap tahunnya, serta dapat  membantu  mengatasi  gizi  buruk  pada  balita  seperti  memberi  asuapan  gizi yang baik serta memberikan suntik imunisasi.
c. Dengan  menggunakan  model  arsitektur  tersebut  adapun  hasil  prediksi  Indeks Massa  Tubuh  Balita  pada  Puskesmas  Siantar  Utara  Kota  Pematangsiantar  pada tahun  2019  ke  tahun  2020  mengalami  penaikan  yang  sangat  tinggi  dengan  nilai rata-rata 83 %, seperti pada usia 0-6 bulan nilai  Indeks Massa  Tubuh pada Balita pada  tahun  2019  yaitu  39,99  dan  tahun  selanjutnya  41,04  begitu  juga  pada pengelompokan usia balita lainnya sedangkan,
d. pada  tahun  2020  sampai  dengan  tahun  2023  mengalami  penaikan  yang  nilainya 45%  seperti  pada  usia  0-6  bulan  pada  tahun  2020  yaitu  41,04  dan  tahun selanjutnya 41,26 begitu juga tahun lainnya.
Beberapa saran bagi peneliti selanjutnya:
a. Agar  diadakan  penelitian-penelitian  lebih  lanjut  mengenai  Indeks  Massa  Tubuh Balita  terhadap  gizi  pada  Puskesmas  Siantar  Utara  Kota  Pematangsiantar
menggunakan  metode  pada  Jaringan  Saraf  Tiruan  misalnya  metode Learning Vektor Quantization (LVQ), Perceptron .
b. Agar penelitian selanjutnya menggunakan 2 lapisan tersembunyi supaya penelitian dapat  dikembangkan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  optimal  dengan  waktu yang lebih singkat.
c. Pada penelitian selanjutnya agar mengkombinasikan metode-metode lainnya karena Arthificial  Neural  Network merupakan  algoritma  untuk  menyelesaikan  masalah- masalah  non-linier,  oleh  karena  itu  untuk  menangani  masalah-masalah  non-linier tersebut menggunakan Arthificial Neural Network ini, misalnya metode yang dapat dikombinasikan  dengan Arthificial  Neural  Network yaitu Fuzzy  Logic sehingga kekurangan-kekurangan  yang  terdapat  pada  ANN  dapat  diselesaikan  oleh Fuzzy Logic ,  begitu  juga  dengan  sebaliknya  sehingga  software  yang  dibangun  akan semakin sempurna.

## Daftar Pustaka
[1] Dar,  M.  H.  (2017).  Penerapan  Metode  Backpropagation  Neural  Network  Untuk Memprediksi Produksi Air, 12 , 203–208.
[2] Dulasrip,  M.  (2015).  Penggunaan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk  Mendeteksi  Status Gizi balita Dengan Metode Backpropagation. skripsi.
[3] Fathina,  H.  (2015).  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Klasifikasi  Status  Gizi  Balita Jenis Kelamin Laki-laki Dengan Metode Backpropagation.
[4] Febrina,  M.,  Arina,  F.,  &  Ekawati,  R.  (2013).  Peramalan  Jumlah  Permintaan Produksi  Menggunakan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (  JST  )  Backpropagation,
1 (2), 174–179.
[5] Hidayat, R. (2018). Perancangan Sistem Inventori Barang pada Toko Family Usaha Berbasis Web.
[6] Khusniyah,  T.  W.  (2016).  Prediksi  Nilai  Tukar  Petani  Menggunakan  Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation, 3 (1), 11–18.
[7] Kusumadewi,  K.  (2015).  Analisis  Jaringan  Saraf  Tiruan  dengan  Metode Backpropagation Untuk Mendeteksi Gangguan Psikologi.
[8] Lesnussa,  Y.  A.,  Latuconsina,  S.,  &  Persulessy,  E.  R.  (2015).  Aplikasi  Jaringan Saraf  Tiruan  Backpropagation  untuk  Memprediksi  Prestasi  Siswa  SMA  (  Studi kasus : Prediksi Prestasi Siswa SMAN 4 Ambon ), 11 (2), 149–160.
[9] Nugraha, A. P. (2015). Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Dalam Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Dan  Certainty  Faktor  Berbasis  Web  ( Studi Kasus : Poliklinik PT Pos Indnesia Bandung ), 2 (2), 3676–3683.
[10]  Rsud,  P.,  Ambon,  M.  H.,  Lesnussa,  Y.  A.,  Rahakbauw,  D.  L.,  &  Tehuayo,  S. (2016).  Aplikasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  Untuk  Memprediksi Potensi Serangan Jantung, 117–122.
[11]  Santosa,  F.  H.,  Bahri,  S.,  &  Ibrahim,  M.  (2018). Pengembangan  aplikasi  project Simulasi Limit Fungsi Mengunakan Matlab, 1 (2), 80–89.
[12]  Tambunan,  H.  S.  (2016).  Pengenalan  Pola  HIV  Dan  AIDS  Menggunakan Algoritma Kohonen Pada Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation, 65–69.
[13]  Wanto,    anjar.  (2018).  Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi  Optimasi  Prediksi Dengan  Algoritma  Backpropagation  Dan  Conjugate  Gradient  Beale-Powell Restarts, 3 (2017), 370–380.
[14]  Wardhani, K. S. (2014). Pengembangan Sistem Informasi Kartu Menuju   Sehat Sebagai Alternatif Pengelolaan Posyandu Secara Digital.
[15]  Widiasari,  I.  R.,  &  Ismanto,  E.  (2017).  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Algoritma Backpropagation  Dalam  Memprediksi  Ketersediaan  Komoditi  Pangan  Provinsi Riau, 18–19.
[16]  Windarto,  A.  P.,  Studi,  P.,  &  Informasi,  S.  (2017).  Implementasi  JST  Dalam Menentukan  Kelayakan  Nasabah  Pinjaman  KUR  Pada  Bank  Mandiri  Mikro Serbelawan Dengan Metode Backpropagation, (1), 12–23.
[17]  Yanto,  M.,  Defit,  S.,  &  Nurcahyo,  G.  W.  (2015).  Memprediksi  Jumlah  Reservasi Kamar  Hotel  Dengan  Metode  Bacpropagation  (Studi  Kasus  Hotel  Grand  Zuri Padang ), 2 (1).