Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.ittelkom-pwt.ac.id/index.php/dinda

## Journal of Dinda
Kelompok Keahlian Rekayasa Data Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Vol. 2 No. 1 (2022) 28 - 36
ISSN Media Elektronik: 2809-8064

## Klasifikasi Status Gizi Pada Lansia Menggunakan Learning Vector Quantization 3 (LVQ 3)
Khurun’Ain Muzaqi 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 3
1 Program Studi S1 Teknik Informatika, Fakultas Informatika, Institu Teknologi Telkom Purwokerto
2 Program Studi S1 Sains Data, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
3 Program Studi S1 Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
1 17102155@ittelkom-pwt.ac.id, 2 apri@ittelkom-pwt.ac.id, 3 andi@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstract
The Elderly is someone who has reached the age of 60 years, the main health problem in the elderly is nutritional problems. Nutritional status is a measurement that can assess food intake and the use of nutrients in the body. One of the assessments of nutritional status in the elderly uses anthropometry with the type of measurement of Body Mass Index (BMI). Determination of nutrition is an effort to increase Life Expectancy (UHH). Therefore, a study will be conducted on the classification of nutritional status in the elderly using the Learning Vector Quantization 3 (LVQ 3) method with seven inputs used, namely: gender, age, Bb, Tb, BMI, social status and disease history, and five results of status classification nutritional status, namely inferior nutritional status, poor nutritional status, normal nutritional status, obese nutritional status, and very obese nutritional status. The best parameters used in this study are: learning rate (α) = 0.2, learning rate reduction = 0.4, window (ɛ) = 0.4 and minimum learning rate = 0.001, epoch = 1, 5, 10, 50, 100, 200, 500, 1000 with a comparison of the distribution of training and testing data of 80:20 on a total of 599 data. Based on the test results, the number of epoch values affects the accuracy results. The highest accuracy obtained is 86.67%. The calculations using the confusion matrix in this algorithm are 87% accuracy, 83% precision, and 81% recall. The Learning Vector Quantization 3 (LVQ 3) method can use to classify nutritional status in the elderly.
Keywords: Nutritional status, LVQ 3, Elderly

## Abstrak
Lanjut Usia (Lansia) adalah seseorang yang telah mencapai usia 60 tahun, permasalahan kesehatan utama pada lansia  yaitu  msalah  gizi. Status  gizi  merupakan  suatu  pengukuran  yang  dapat  dinilai  dari  asupan  makanan  dan penggunaan zat-zat gizi di dalam tubuh. Salah satu penilaian status gizi pada lansia menggunakan antropometri dengan  jenis  pengukuran  Indeks  Massa  Tubuh  (IMT).  Penentuan  gizi  merupakan  suatu  uapaya  dalam meningkatkan Usia Harapan Hidup (UHH). Oleh karena itu, akan dilakukan penelitian klasifikasi status gizi pada lansia menggunakan metode Learning Vector Quantization 3 (LVQ 3) dengan tujuh inputan yang digunakan yaitu: jenis  kelamin,  usia,  Bb,  Tb, IMT,  status  sosial  dan  riwayat  penyakit  dan  lima  hasil  klasifikasi  status  gizi  yaitu status gizi kurang sekali, status gizi kurang, status gizi normal, status gizi gemuk, dan status gizi gemuk sekali. Parameter terbaik yang digunakan pada penelitian ini yaitu: learning rate (α) = 0.2, pengurangan learning rate = 0.4,  window (ɛ)  =  0.4  dan  minimum  learning  rate  =  0.001,  epoch  =  1,  5,  10,  50,  100,  200,  500, 1000  dengan perbandingan pembagian data training dan testing 80:20 pada jumlah 599 data. Berdasarkan hasil pengujian jumlah nilai  epoch  mempengaruhi  hasil  akurasi.  Akurasi  tertinggi  yang  diperoleh  adalah  86,67%.  Hasil  perhitungan menggnakan confussion matrix pada algoritma ini adalah akurasi 87%, precision 83%, dan recall 81%. Metode Learning Vector Quantization 3 (LVQ 3) dapat digunakan untuk mengklasifikasi status gizi pada lansia.
Kata kunci: Status gizi, LVQ 3, Lansia
Khurun’Ain Muzaqi 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 28 – 36
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics

## 1. Pendahuluan
Berdasarkan  hasil  Survei  Penduduk  Antar  Sensus (SUPAS)  pada  tahun  2015-2045  jumlah  penduduk Indonesia pada tahun 2020 mencapai 269,6 juta jiwa [1]. Negara Indoensia telah memasuki era penduduk menua ( ageing  population )  karena  jumlah  penduduk  dengan usia  60  tahun  ke  atas  telah  melebihi  angka  7,0%  dan diperkirakan pada tahun 2020 akan memasuki penduduk tua dengan jumlah penduduk lanjut usia lebih dari 10% Survei  tersebut  berdasarkan  hasil  survei  SUPAS  dan Proyeksi Penduduk Bappenas, UNFPA dan BPS (2018) [2].
Gambar 1 Tren Jumlah dan Proporsi Penduduk Usia Mencapai 60 Tahun, Indonesia, 2015- 2019, dan 2045 [2].
Lanjut  Usia  (Lansia)  adalah  seseorang  yang  telah mencapai  usia  60  tahun  [3].  Old  dependency  ratio merupakan angka yang menunjukan tingkat ketergantungan  penduduk  tua  (60  tahun)  terhadap penduduk dengan usia produktif (15-59 tahun) [4]. Suatu upaya harus segera dilakukan agar jumlah lansia tersebut sebagian  besar  dalam  kondisi  sehat,  mandiri,  aktif  dan produktif [5].
Menurut [6] Elman Boy permasalahan kesehatan utama pada lansia yaitu msalah gizi hal  ini dikarenakan imun tubuh yang semakin menurun dan kurangnya protein dan energi yang masuk ke dalam tubuh. Menurut penelitian [7]  Fredy  dkk,  kekurangan  gizi  pada  lansia  dapat dipengaruhi oleh sosial-ekonomi,gangguan penyakit dan pengkonsumsian  makanan  yang  kurang  kalori  dari kebutuhan tubuh sedangkan gizi berlebih terjadi karena kebiasaan  makan  pada  waktu  muda.  Oleh  karena  itu, penting  untuk  melakukan  penilaian  status  gizi  pada lansia  untuk  mengetahui  ada  tidaknya  kesalahan  pada status  gizi.  Kesalahan  dalam  penilaian  gizi  dapat menyebabkan  terjadinya  masalah  dalam  kesehatan  dan kematian  terkait  dengan  status  gizi  [8].  Penilaian mengguanakan  Indek  Masa  Tubuh  (IMT)  merupakan metode  penilaian  yang  akurat  dan  efektif  untuk digunakan  dalam  mengukur  kondisi  pada  lansia  [9]. Perhitungan status gizi menggunakan IMT menggunakan rumus sebagai berikut:
𝐼𝑀𝑇 = 𝐵𝑏 (𝐾𝑔) 𝑇𝑏(𝑚) .𝑇𝑏 (𝑚) (1)
Dengan IMT adalah  Indeks Massa Tubuh (Kg/m 2 ),
Bb   = Berat badan (Kg)
Tb = Tinggi Badan (m)
Penilaian  menggunakan  IMT  dapat  diklasifikasikan dengan  kategori  batas  nilai  IMT  seperti  pada  Tabel  1 [10].
Tabel  1. Kategori ambang batas IMT di Indonesia
Status Gizi IMT(Kg/m 2 Kurus Sekali <17 Kurus 17-18,4
Normal
18,5-25 Gemuk 25,1-27 Gemuk Sekali >27
Analisa  dan  penilaian  gizi  pada  status  gizi  lansia membutuhkan  ketelitian  serta  keakuratan.  Sistem  ilmu komputer  memiliki  bagian  ilmu  yang  dapat  membuat mesin  (komputer) meniru prilaku manusia atau disebut dengan Artificial  Intelligence .  Sistem  ini  akan memberikan output berupa solusi dari suatu masalah dari kumpulan pengetahuan yang telah diberikan [11].
Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  adalah  metode untuk melakukan pembelajaran pada lapisan kompetetif yang terwarisi, lapisan kompetitif akan secara otomatis belajar  untuk  mengklasifikasikan  vektor-vektor  input kemudian jika terdapat jarak berdekatan makan metode ini akan mengelompokan vektor input tersebut [12].
Kelebihan  metode  LVQ  adalah  selain  mencari  jarak terdekat,  selama  pembelajaran  unit  output  diposisikan dengan  mengatur  dan  memperbaharui  bobot  melalui pembelajaran  yang  terawasi  untuk  memperkirakan keputusan klasifikasi [13]. Metode LVQ 3 meruapakan pengembangan  dari  LVQ  1  dan  LVQ  2.1,  perbedaan metode  ini  yaitu  penyempurnaan  pada  proses  output yang  terdapat  pada  proses  pembobotan  dan  penentuan kondisi window [14].Menurut penelitian Taufik dengan menggunakan  model  klasifikasi  jaringan  saraf  tiruan yaitu LVQ dalam mengklasifikasi status gizi pada balita lebih mudah dan optimal [15]. Penlitian yang dilakukan oleh  Reni  dkk  dalam  mengklasifikasikan  status  gizi dengan jaringan saraf tiruan pada balita menggunakan 5 variabel  pengukuran  yaitu:  jenis  kelamin,  umur,  berat badan,  penyakit  penyerta  dan  status  ekonomi menghasilkan akurasi 93,8% [16]. Selanjutnya berdasarkan  penelitian  [17]  dalam  mengklasifikasikan antara  daging  sapi  dan  daging  babi  LVQ  3  juga memperoleh akurasi terbaik dimana nilai window sangat mempengaruhi  hasil  akurasi.  LVQ  3  pada  penelitian menentukan  penyakit  gangguan  jiwa  dengan  hasil akurasi sebesar 95%, akurasi ini lebih tinggi dibangding dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan LVQ 2.1 [18]. Menutut hasil penelitian pengujian pemodelan dengan  menggunakan  model  LVQ  oleh  peneliti  [19], pengujian  dengan  menggunakan  nilai  epoch  yang
Khurun’Ain Muzaqi 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 28 – 36
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
variatif  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  bereda-beda. Sedangkan  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [20], jumlah  epoch  dapat  mempengaruhi  hasil  akurasi tertinggi,  hal  ini  ditandai  pada  kondisi  pemberhentian proses LVQ yang tentu saja mempengaruhi hasil bobot akhir yang akan digunakan untuk proses pengujian dan kemudian untuk mendapatkan akurasi.
Penerapan metode LVQ 3 dalam menentukan klasifikasi gizi  pada  lansia  akan  diklasifikasikan  menjadi  gizi kurang sekali, gizi kurang, gizi normal, gizi gemuk dan gizi  gemuk  sekali.  Variabel  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah: jenis kelamin, usia, BB, TB, IMT, status  sosial,  riwayat  penyakit.  Dari  hasil  kajian  yang telah  dilakukan,  metode  LVQ  3  baik  untuk  digunakan dalam  pengklasifikasian  status  gizi  berdasarkan penghitungan  antropometri  dengan  pengukuran  IMT dan variabel pendukung, hal ini dikarenakan keakuratan LVQ  3  dalam  memnentukan  jarak  terdekat  sehingga dapat ditentukan klasifikasi yang tepat pada pengukuran gizi.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  mengukur  akurasi algoritma LVQ 3 untuk pendeteksi status gizi lansia.
Berdasarkan  dari  alasan  dan  penelitian  tersebut,  maka pertanyaan-pertanyaan yang muncul pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Seberapa  besar  akurasi  klasifikasi  status  gizi  pada lansia menggunakan Learning Vector Quantization 3 (LVQ 3)?
2. Bagaimana  pengaruh  epoch  terhadap  akurasi  yang diperoleh?
3. Metode Penelitian
Alur  proses  penelitian  pada  klasifikasi  status  gizi  pada lansia menggunakan LVQ 3 seperti Gambar 2.
Mulai
Identifikasi dan perumusan masalah Sudi Pendahuluan Pengumpulan Data Preprocessing LVQ 3 Evaluasi dan Kesimpulan Selesai

## Gambar 2 Diagram Alir Penelitian
2.1. Identifikasi dan perumusan masalah
Identifikasi  dan  perumusan  masalah  pada  penelitian yaitu mengklasifikasikan status gizi pada lansia dengan
menentukan metode klasifikasi yang digunakan LVQ 3 dan  parameter-parameter  yang  digunakan  untuk penilaian  gizi  yaitu  jenis  kelamin,  usia,  Bb,  Tb,  IMT, riwayat penyakit dan status sosial.

## 2.2 Studi Pendahuluan
Tahap  kedua  dilakukan  studi  pendahuluan  mengenai perumusan  masalah  yang  ada.  Studi  pendahuluan  ini dilakukan  dengan  melakukan  studi  literatur  dari berbagai  sumber  yang  tersedia  seperti  jurnal,  skripsi, buku, website ,  maupun  sumber  lain  yang  memiliki keterkaitan dengan permasalahan yang dihadapi.

## 2.3 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  penelitian  dengan  cara pengambilan  secara  langsung  pada  RSI  Banjarnegara, Puskesmas Rakit 1 dan pembagian kuisioner hardcopy , sedangkan data online yang dilakukan pada google form
2.4 Preprocessing
Tahap preprocessing pada  penelitian  ini  digunakan untuk mengolah dataset yang diperoleh agar membantu memudahkan  pengolahan  data  pada  model.  Data  yang diperoleh  antara  lain  data-data  sebagai  berikut:  nama, jenis  kelamin,  usia,  tinggi  badan,  berat  badan,  tekanan darah, kartu jaminan kesehatan, riwayat penyakit, alamat dan  tahun.  Berdasarkan  dataset  tersebut  langkah preprocessing yang  dilakukan  adalah:  penghapusan kolom,  penanganan missing  value ,  perhitungan  IMT, normalisasi menggunakan z-score , pelabelan data target menurut  IMT,  menerapkan One  Hot  Encoder ,  dan pelabelan target klasifikasi. Berikut contoh source code pada preprocessing .

## 2.5 LVQ 3
Tahap  LVQ  3  ini  merupakan  tahap  pembuatan  model klasifikasi  menggunakan  metode  LVQ  3.  Langkah pertama  dalam  membuat  pemodelan  yaitu  merancang arsitektur LVQ 3 yang akan digunakan dalam penelitian. Kemudian melakukan training pada dataset yang telah di preprocessing  dengan  menggunakan  arsitektur  LVQ  3 yang  telah  dirancang.  Setelah  data  training  telah dimasukan  ke  arsitektur  yang  telah  dibuat  langkah selanjutnya  adalah  testing  data  atau  proses  pengujian data  untuk  memberikan  validasi  dari  model  yang  telah dibuat. Arsitektur seperti Gambar 3
Khurun’Ain Muzaqi 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 28 – 36
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 ||x – w 1 || ||x – w 2 || ||x – w 3 || F 1 F 2 F 3 Y -in 1 Y -in 2 Y -in 3 X 7 X 1 ||x – w 5 || ||x – w 4 || Y -in 5 F 4 F 5 1 2 3 4 5 Y -in 4

## Gambar 3 Arsitektur LVQ 3
Arsitektur ini terdiri dari tujuh input, lapisan atau kelas dan  lima  output.  Inputan  diperoleh  dari  hasil  analisis data  berdasarkan  parameter  masukan  yang  digunakan yaitu:  jenis  kelamin(x1),  usia(x2),  BB(x3),  TB(x4), IMT(x5),  status  sosial(x6),  dan  riwayat  penyakit(x7). Kemudian dari parameter inputan tersebut diklasifikasikan menjadi lima kelas yaitu: kurang sekali (1), kurang (2), normal (3), gemuk (4), gemuk sekali (5) yang  dijadikan  sebagai  lapisan  di  arsitektur  model. Arsitektur tarakhir adalah hasil output.
Proses training algoritma LVQ 3 sebagai berikut [21]:
1. Tentukan data masukan (x), Target kelas (T), bobot awal (W), learning rate (a), penurunan (dec_alpha), minimum  learning  rate  (min_a),  nilai  window  (ε), dan epoch (max_epoch).
2. Tetapkan nilai iterasi awal dengan epoch = 0
3. Jika kondisi bernilai benar, yaitu (a > min a) dan (ep <  max_epoch),  kemudian  lakukan  langkah  4-9  dan berhenti  jika  syarat  tidak  terpenuhi  dan  ambil  nilai bobot (W).
4. Hitung  jarak  D  antara  vektor  masukan  (Xi)  dan vektor bobot (Wj) menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝐷 = √(𝑋 − 𝑊)²

## (2)
5. Selanjutnya dari hasil persamaan (4) tentukan jarak terdekat pertama Dc dan jarak terdekat kedua Dr
6. Menentukan c sebagai kelas dari Dc (jarak terdekat pertama), dan tentukan r sebagai kelas dari Dr (jarak terdekat kedua).
7. Ubah bobot (W) jika c = T dan T ≠ r, hanya bobot dari  jarak  terdekat  pertama  yang  diubah  dengan persamaan sebagai berikut:
𝑊𝑐(𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑊𝑐(𝑙𝑎𝑚𝑎) +  𝛼(𝑋𝑖 − 𝑊𝑐(𝑙𝑎𝑚𝑎) (3)
8. Ubah bobot (W) jika:
a. c ≠ r dan r = T maka tentukan kondisi  window dengan mengunakan rumus sebagai berikut:
𝑚𝑖𝑛 [ 𝑑𝑐1 𝑑𝑐2 , 𝑑𝑐2 𝑑𝑐1 ] > (1 − ɛ)(1 + ɛ) (4)
b.Jika  kondisi  window  terpenuhi  maka  bobot  akan diperbaharui dengan persamaan:
𝑊𝑐(𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑊𝑐(𝑙𝑎𝑚𝑎) −  𝛼(𝑋𝑖 − 𝑊𝑐(𝑙𝑎𝑚𝑎) (5)
𝑊𝑟(𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑊𝑟(𝑙𝑎𝑚𝑎) +  𝛼(𝑋𝑖 − 𝑊𝑐(𝑙𝑎𝑚𝑎) (6)
c.Jika  kondisi  tidak  terpenuhi  maka  bobot  akan diperbahaaarui dengan persamaan:
𝑊𝑐(𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑊𝑐(𝑙𝑎𝑚𝑎) +  𝛼 ∗  ɛ (𝑋𝑖 − 𝑊𝑐(𝑙𝑎𝑚𝑎) (7)
𝑊𝑟(𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑊𝑟(𝑙𝑎𝑚𝑎) +  𝛼 ∗  ɛ (𝑋𝑖 − 𝑊𝑟(𝑙𝑎𝑚𝑎) (8)
Dan flowchart training seperti Gambar 4
Mulai Tentukan dan masukan X, T,W, α , dec_α ,ɛ ,  min α, cek a > min α Min dc1/dc2, dc2/dc1 > (1- ɛ)(1+ɛ) And T = dc2 dc2 = T (dc1 ≠T and dc2=T) Wr = Wr(lama)+ α (Xi-Wr(lama)) Inputkan X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7 Wc = Wc(lama)+α(Xi-Wc(lama)) Selesai Jarak min (dc1 = T) Wc(baeu) = Wc(lama) + ɛ*α  [xi - Wc(lama)] Wr(baeu) = Wr(lama) +ɛ*α  [xi - Wr(lama)] Wc(baeu) = Wc(lama) - α  [xi - Wc(lama)] Wr(baeu) = Wr(lama) + α  [xi - Wr(lama)] α = α*dec_α Epoch = epoch + 1 Hitung jarak euclidien antara bobot data latih dan inisialisasi Tentukan jarak terkecil dc1 Bobot akhir hasil training Y T T Y Y Y T Y T Gambar 4 Proses Training Klasifikasi Status Gizi Lansia
Variabel  inputan  yang  digunakan  pada  proses  training antara  lain:  jenis  kelamin,  usia,  BB,  TB,  IMT  (cm), status  sosial,  riwayat  penyakit.  Percobaan  parameter pada tahap ini menggunakan: learning rate (α) = 0.1, 0.2, 0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  pengurangan  learning  rate  (b)  = 0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1, window (ɛ) = 0.1, 0.2, 0.3, 0.4,  0.5,  minimum  learning  rate  =  0.1,  0.01,  0.001, 0.0001,  0.00001,  epoch  =  1,  5,  10,  50,  100,  200,  500, 1000.
Setelah  proses  training  akan  dilakukan  testing  melalui perhitungan untuk algoritma klasifikasi yaitu confusion matrix.
Khurun’Ain Muzaqi 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 28 – 36
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
2.6 Evaluasi dan kesimpulan
pada tahap ini akan dilakukan analisis terhadap data-data hasil proses LVQ 3 yang berisi uraian-uraian dari hasil proses  penelitian  dan  hasil  dari  pengujian  dalam menentukan pengklasifikasian status gizi pada lansia.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Hasil  penelitian  yang  didapatkan  dari  tahap  pelatihan dan  pengujian  klasifikasi  status  gizi  pada  lansia menggunakan  LVQ  3  dengan  7  input  data  yang digunakan  yaitu:  usia,  jenis  kelamin,  Bb,  Tb,  status sosial  dan  riwayat  penyakit,  kemudian  5  output klasifikasi  status  gizi  kurang  sekali,  kurang,  normal, gemuk dan gemuk sekali. Dataset lansia yang digunakan berjumlah  599  data.  Pembagian  data  menggunakan perbandingan data training 80% atau 479 data dan data testing 20% atau 120 data. Pembagian data tersebut akan dimasukan  pada  model  LVQ  3,  dengan  percobaan parameter learning rate(a), pengurangan learning rate(b), minimum  Learning  rate  dan  window(ε)  untuk menentukan parameter terbaik.
Gambar 5 Nilai learning rate (a)
Berdasarkan  Gambar  5  nilai  learning  rate(a)  pada percobaan menggunakan nilai 0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7 dan  parameter  pengurangan  learning  rate(b)  =0.4, minimum  Learning  rate=0.001  window(ε)=  0.4  dan epoch = 1000 mendapatkan akurasi tertinggi pada nilai 0,2 dengan akurasi tertinggi 86,67%.
Gambar 6 Nilai pengurangan learning rate (b)
Selanjutnya  Gambar  6  merupakan  percobaan  yang dilakukan untuk menentukan nilai pengurangan learning rate(b),  nilai  yang  digunakan  pada  percobaan pengurangan  learning  rate(b)  adalah  0.7,  0.6,  0.5,  0.4, 0.3,  0.2,  0.1  dan  parameter  yang  digunakan  learning
rate(a) =0.2, minimum Learning rate=0.001 window(ε)= 0.4  dan  epoch  =  1000.  Hasil  dari  percobaan  pada Gambar  6  mengalami  nilai  akurasi  konstan  pada  nilai pengurangan learning rate(b) 0.7,0.6,0.5 dan 0.4 dengan akurasi 86,67%.
Gambar 7 Nilai Window(ε)
Kemudian  Gambar  7,  merupakan  percobaan  yang dilakukan untuk menentukan nilai window(ε) nilai yang digunakan pada percobaan 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5 dengan parameter  learning  rate(a)  =0.2,  pengurangan  learning rate(b) = 0.4, minimum Learning rate=0.001 dan epoch = 1000. Hasil dari percobaan pada Gambar 7 mengalami nilai  akurasi konstan pada nilai window(ε) 0.4 dan 0.5 dengan akurasi 86,67%.

## Gambar 8 minimum learning rate
Gambar 8  merupakan percobaan yang dilakukan untuk menentukan  nilai minimum  Learning  rate nilai  yang digunakan  pada  percobaan  0.1,  0.01,  0.001,  0.0001, 0.00001  dengan  parameter learning  rate (a)  =0.2, pengurangan learning rate (b) = 0.4, window(ε) =0.4 dan epoch =  1000.  Hasil  dari  percobaan  pada  Gambar  4.4 mengalami  nilai  akurasi  konstan  pada minimum Learning  rate 0.001,  0.0001,  0.00001  dengan  akurasi 86,67%.
Sehingga  berdasarkan  percobaan  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  dengan  parameter-parameter  yang telah dicoba akurasi tertinggi pada model diperoleh pada learning  rate(a)  =0.2,  pengurangan  learning  rate(b)  = 0.4, window(ε) =0.4, dan minimum learning rate 0.001.
3.1. Hasil Akurasi Klasifikasi
Tabel  2  merupakan  parameter  yang  digunakan  dalam penelitian.
Khurun’Ain Muzaqi 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 28 – 36
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
Tabel 2. Nilai parameter pengujian Parameter Nilai Learning rate (a) 0.2 Pengurangan learning rate (b) 0.4 Minimum  Learning rate 0.001 Window(ε) 0.4 Epoch 1,  5,  10,  50,  100, 200, 500, 1000
Dalam  menghasilkan  akurasi  preprocessing  data merupakan  langkah  untuk  menyiapkan  data  sehingga dapat diproses pada model dengan baik. Pada penelitian ini menggunakan beberapa percobaan dalam preprocessing data yaitu normalisasi z-score dengan one hot  encoding,  normalisasi  z-score  absolute  dengan  one hot encoding, normalisasi z-score dengan tanpa one hot encoding. Tabel 3 merupakan hasil akurasi berdasarkan preprocessing data.
Table 3 Hasil Akurasi berdasarkan preprocessing
No Jenis Preprocessing Epoch Akurasi 1 normalisasi z-score
dengan one hot encoding 1 76.67% 5 85.83% 10 86.67% 50 86.67% 100 86.67% 200 86.67% 500 86.67% 1000 86.67% 2 normalisasi z-score absolute dengan one hot encoding 1 77.5% 5 84.16% 10 84.16% 50 84.16% 100 84.16% 200 84.16% 500 84.16% 1000 84.16% 3 normalisasi z-score dengan tanpa one hot encoding 1 78.33% 5 83.33% 10 81.67% 50 81.67% 100 81.67% 200 81.67% 500 81.67% 1000 81.67% Berdasarkan Tabel 3 akurasi tertinggi pada preprocessing  data  menggunakan  z-score  dengan  one hot  encoding  dengan  nilai  akurasi  86,67%,  sedangkan akurasi tertinggi pada preprocessing data menggunakan z-score  absolute  dengan  one  hot  encoding  adalah 84,16%,  dan  pada  preprocessing  data  menggunakan  z-
score tanpa one hot encoding memiliki akurasi 83,33%. Dari Tabel 4.2 dapat disimpulkan pada data lansia untuk klasifikasi  status  gizi  menggunakan  LVQ  3  fungsi absolute pada normalisasi z-score mengalami penurunan dan akan menghasilkan akurasi tinggi jika data di proses terlebih  dahulu  dengan  one  hot  encoding.  Sehingga preprocessing menggunakan normalisasi z-score denangan  one  hot  encoding  merupakan  preprocessing yang  tepat  karena  menghasilkan  akurasi  tertinggi yaitu 86,67%.

## 3.2. Pengujian epoch terhadap akurasi
Pengujian  jumlah  epoch  yang  digunakan  adalah 1,5,10,50,100,200,500, 1000 dalam menentukan akurasi menggunakan  parameter  learning  rate(a)  =  0,2, pengurangan learning rate(b) = 0,4, minimum Learning rate = 0,001 dan window(ε) = 0,4. Gambar 4.6 merpakan grafik hasil pengujian epoch terhadap akurasi.

## Gambar 9 Pengujian jumlah epoch
Berdasarkan Gambar 9, pada epoch ke 10, 50, 100, 200, 500 dan 1000 memiliki hasil akurasi yang sama. Hal ini bisa  terjadi  apabila  penggunaan  parameter  tidak memungkinkan untuk mengalami perubahan bobot.

## 3.3. Percobaan Penelitian
Adapun  beberapa  percobaan  yang  dilakukan  dalam penelitian  dalam  mengklasifikasikan  status  gizi  pada lansia menggunakan LVQ 3 sebagai berikut:
Percobaan  pertama  menggunakan  data missing  value . Pada  percobaan  menggunakan  data missing  value menggunakan  parameter  pada  Tabel  3  dengan normalisasi z-score dan preprocessing One  Hot Encoder .  Dari  hasil preprocessing tersebut  akurasi tertinggi addalah 11,66% seperti pada Gambar 10
Khurun’Ain Muzaqi 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 28 – 36
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics

## Gambar 10 Percobaan Penggunaan Data Missing Value
Percobaan  kedua  menghilangkan  salah  satu  parameter. Berdasarkan  parameter  Tabel  3  percobaan  ini  akan menghilangkan  nilai  pengurangan learning  rate (b) dengan normalisasi z-score dan preprocessing One Hot Encoder.  Hasil  akurasi  tertinggi  yang  diperoleh  dari penghilangan  pengurangan  learning  rate(b)  adalah 77,5% seperti pada Gambar 11.
Gambar 11 Percobaan Penghilangan Parameter learning rate(b)
Percobaan  ketiga  mengunakan  jumlah  dataset  291. Penggunaan  jumlah  dataset  ini  merupakan  percobaan awal  peneliti  dengan  data  awal  yang  diperoleh menggunakan  parameter  pada  Tabel  3  dengan normalisasi z-score dan preprocessing One  Hot Encoder .  Hasil  akurasi  tertinggi  yang  diperoleh  adalah 72,88%. Hasil akurasi seperti pada Gambar 12.
Gambar 12 Percobaan Penggunaan Jumlah Dataset 291
Sehingga  berdasarkan  percobaan  penlitian  yang dilakukan  akurasi  terkecil  didapatkan  saat  percobaan menggunakan  data  yang  masih  terdapat  missing  value dengan  hasil  akurasi  11,66%,  Adapun  penghilangan salah satu parameter dan jumlah penggunaan data dalam
percobaan yang telah dilakukan mempengaruhi akurasi pada  model.  Pada  penghilangan  parameter  learning rat(b)  menghasilkan  akurasi  tertinggi  77,5%  dan  pada percobaan menggunakan data 291 menghasilkan akurasi tertinggi 72,88%.

## 3.4 Analisis
Pada  bagian  ini,  penulis  melakukan  analisis  berupa klasifikasi  terhadap  hasil  dari  proses  pelatihan  dan pengujian yang telah dilakukan menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ 3). Penggunaan model LVQ 3  dalam  klasifikasi  status  gizi  pada  lansia  dengan menggunakan  pembagian  data  pelatihan  dan  pengujian 80:20 dan parameter learning rate(a) = 0,2, pengurangan learning  rate(b) = 0,4, minimum Learning  rate = 0,001 dan window(ε) = 0,4 dan epoch maksimal dimulai dari 10  iterasi  menghasilkan  akurasi  86,67%.  Untuk menghitung  akurasi  pada  penelitian  ini  menggunakan confusion  matrix,  perhitungan  akurasi  terdiri  dari prediksi kelas dengan aktuan kelas. Seperti pada Gambar 10

## Gambar 10 Hasil klasifikasi Report
Sehingga  dapat  disimpulkan  akurasi  tertinggi  yang didapatkan  86,67%  dibuktikan  dengan  menggunakan perhitungan  akurasi  menngunakan  confusion  matrix akurasi 86,67% dan hasil rata-rata menjadi 87% dengan precission 83% dan Recall 81%.3.4 Headings

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  terkait  klasifikasi status  gizi  pada  lansia  menggunakan  metode  Learning Vector  Quantization  3  (LVQ  3)  berdasarkan  Indeks Massa Tubuh (IMT) dengan factor yang memperngaruhi gizi, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1.  Algoritma Learning  Vector Quantization 3 (LVQ 3) dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  status  gizi pada  lansia  menjadi  5  kategori  status  gizi  yaitu  status gizi kurang sekali, status gizi kurang, status gizi normal, status  gizi  gemuk  dan  status  gizi  gemuk  sekali berdasarkan  IMT  dengan  faktor  yang  mempengaruhi yaitu  status  ekonomi  dan  riwayat  penyakit  pada  lansia dengan akurasi tertinggi 86,67%. Adapun dalam proses percobaan dalam penelitian menggunakan metode
Khurun’Ain Muzaqi 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 28 – 36
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
LVQ  3  dipengaruhi  oleh  beberapa  vaktor  antara  lain sebagai berikut:
a) Preprocessing dan normalisasi pada data awal sangat mempengaruhi hasil akurasi, terbukti pada penggunaan  z-score  dan  One  Hot  Encoding menghasilkan  akurasi  tertinggi  dengan  presentase hasil akurasi 86,67%.
b) Parameter yang digunakan pada model menghasilkan  akurasi  maksimal  pada  learning rate(a)  =0.2,  pengurangan  learning  rate(b)  =  0.4, window(ε)  =0.4,  dan  minimum  learning  rate  0.001 dengan hasil akurasi 86,67%.
c) Jumlah  epoch  yang  digunakan  pada  model kalsifikasi  adalah  1,5,10,50,100,200,500  dan  1000. Percobaan  model  menghasilkan  akurasi  maksimal pada jumlah epoch 10 dan konstan hingga percobaan epoch ke 1000 dengan hasil akursi 86,67%.
d) Hasil  perhitungan  confusion  matrix  pada  metode klasifikasi menggunakan metode LVQ 3 menghasilkan akurasi rata-raa 87 %, precission 83% dan Recall 81%.

## Ucapan Terima Kasih
Berikut ini merupakan ucapan terima kasih atas bantuan dana dan fasilitas yang telah diberikan kepada penulis, ucapan terima kasih ditujukan kepada:
1. Bapak Solichun Sebagai Bapak dari peneliti.
2. Ibu Siti Toingah Sebagai Ibu dari peneliti
3. Puskesmas  Rakit  1  yang  telah  memberikan informasi kepada peneliti
4. Rumah  Sakit  Islam  Banjarnegara  yang  telah memberikan informasi kepada peneliti

## Daftar Rujukan
[1] V.  B.  Kusnandar,  “Proyeksi  Jumlah  Penduduk
Indonesia 2020,” Databoks , 2020.
https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2020/01 /02/inilah-proyeksi-jumlah-penduduk-indonesia- 2020# (accessed Jun. 19, 2020).
[2] L.  H.  M.  Cicih, Peningkatan  Kualitas  Keluarga Rentan . BKKBN, 2019.
[3] A.  R.  Naftali,  Y.  Y.  Ranimpi,  and  M.  A.  Anwar, “Kesehatan  Spiritual  dan  Kesiapan  Lansia  dalam Menghadapi Kematian,” Bul. Psikol. , vol. 25, no. 2,
pp. 124–135, 2017, doi:
10.22146/buletinpsikologi.28992.
[4] K.  K.  R.  Indonesia, Penyelenggaraan  Pelayanan Kesehatan  Lanjut  Usia  Di  Pusat  Kesehatan Masyarakat . Jakarta: Kementrian Kesehatan Republik  Indonesia  Direktorat  Jendral  Kesehatan Masyarakat, 2017.
[5] K.  K.  R.  Indonesia, Pedoman  Untuk  Puskesmas Dalam  Pemberdayaan  Lanjut  Usia .  Jakarta:
Kementrian  Kesehatan  RI.  Direktorat  Jendral Kesehatan Masyarakat, 2019.
[6] E. Boy, “Prevalensi Malnutrisi Pada Lansia Dengan Pengukuran Mini Nutritional Asessment (Mna) Di Puskesmas,” Herb-Medicine J. , vol. 2, no. 1, pp. 5– 9, 2019, doi: 10.30595/hmj.v2i1.3583.
[7] F. Akbar and K. Eatall, “Elderly Nutrition in Banua Baru Village,” Jiksh , vol. 11, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.35816/jiskh.v10i2.193.
[8] T.  P.  Harjatmo,  H.  M.  Par’i,  and  S.  Wiyono, Penilaian  Gizi .  Jakarta:  Kementrian  Kesehatan Republik Indonesia, 2017.
[9] W. Ode, S. Asnaniar, and A. Asfar, “Analisis Status Gizi Pada Lansia Berdasarkan Index Massa Tubuh (IMT)  Dan  Mini  Nutritional  Assesmen  (MNA),” vol. 12, pp. 285–290, 2018.
[10] J.  Christy  and  L.  J.  Bancin, Status  Gizi  Lansia . Yogyakarta: CV Budi Utama, 2020.
[11] S. Kusumadewi, Artificial Intelligenci  (Teknik dan Aplikasinya) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.
[12] L.  Fimawahib et  al. ,  “Penerapan  Jaringan  Syaraf
Tiruan  untuk  Penentuan  Salak  Unggul  dengan Menggunakan Metode Learning Vector Quantization,” Riau J. Comput. Sci. , vol. 05, no. 02, pp. 130–136, 2019.
[13] Kusumadewi, Neuro  Fuzzy-Integrasi  Sistem  Fuzzy dan  Jaringan  Syaraf .  Yogyakarta:  Graha  Ilmu, 2006.
[14] J.  Reynaldo,  P.  P.  Adikara,  and  R.  C.  Wihandika, “Analisis  Sentimen  Mengenai  Produk  Toyota Avanza  Menggunakan  Metode  Learning  Vector Quantization Versi 3 ( LVQ 3 ) dengan Seleksi Fitur Chi  Square  ,  Lexicon-Based  Features  serta Normalisasi  Min-Max,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 3, pp. 830–839, 2020.
[15] T.  Hidayat,  “Model  Klasifikasi  Jaringan  Saraf Tiruan Untuk Menentukan Status Gizi Pada Balita Dengan Metode Lvq ( Learning Vector Quantization ),” J. Tek. Inform. , vol. 4, pp. 75–81, 2016.
[16] W.  Wahyudi,  “Optimasi  Klasifikasi  Status  Gizi Balita Berdasarkan Indeks Antropometri Menggunakan Algoritma C4.5 Adaboost
Classification,” Komputerisasi  Akunt. ,  vol.  12,  no.
2, p. 45, 2019, [Online]. Available: http://jurnal.stekom.ac.id/index.php/kompak.
[17] J.  Jasril  and  S.  Sanjaya,  “Learning  Vector Quantization 3 (LVQ3) and Spatial Fuzzy C-Means (SFCM)  for  Beef  and  Pork  Image  Classification,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 1, no. 2, p. 60, 2018, doi: 10.24014/ijaidm.v1i2.5024.
[18] E. Budianita, N. Azimah, F. Syafria, and I. Afrianty, “Penerapan Learning Vector Quantization 3 (LVQ 3) untuk Menentukan Penyakit Gangguan Kejiwaan,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. , no. November, pp. 69–76, 2018.
Khurun’Ain Muzaqi 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 28 – 36
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
[19] E. B. Ladauw, D. E. Ratnawati, and A. A. Supianto, “Identifikasi Penyakit Mata Menggunakan Metode Learning  Vector  Quantization  (  LVQ  ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 12, pp. 6989–6996, 2018.
[20] R.  Tantiati,  M.  T.  Furqon,  and  C.  Dewi, “Implementasi Metode Learning Vector Quantization (LVQ) untuk Klasifikasi Persalinan,”
J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3,
no. 10, pp. 9701–9707, 2019.
[21] L. Priadi, T. Rismawan, and R. Hidayati, “Aplikasi Klasifikasi  Potensi  Banjir  di  Kabupaten  Melawi Menggunakan Metode Learning Vector Quantization 3 Berbasis Web,” Coding J. Komput. dan Apl. Untan , vol. 03, no. 2, pp. 23–32, 2018.