## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
: arifu_san@yahoo.co.id   tlp 085733092
PERBANDINGAN METODE k -NN DAN NEURAL NETWORK ( Backpropagation ) DALAM KLASIFIKASI GIZI ANAK
1 Arif Faizin, Purwanto, 2 Catur Supriyanto
1,2 Program Magister Komputer Universitas Dian Nuswantoro Semarang
1,2 Jl. Imam Bonjol No. 207, Semarang
1 E-mail : arifu_san@yahoo.co.id

## ABSTRACT
In the Decree of the Minister of Health of the Republic of Indonesia No. 1995 / Menkes / SK / XII / 2010 dated  December  30,  2010  and  the  World  Health  Organization-  National  Center  for  Health  Statistics  (NCHS- WHO), it is clear how standardization child nutrition  is a very urgent  matter. Because to  know the nutritional intake  of  children  that  must  be  met  when  the  condition  of  the  child  in  a  state  of  malnutrition  or  if  the  child nutrition. In this case, the child nutrition will affect brain development; adequate nutrition will be able to add to the absorption of the brain which will give the maximum intelligence, which corresponds to the opening 45 that is to educate intelligence UDD Nations children, which will be the focus point of this research. Methods to be used are two methods of data mining classification that Neural Network and K-Nearest Neighbor (K-NN), which will be sought method best of both methods, in seeking highest accuracy.
Keynotes: Child Nutrition, Neural Networks and K-Nearest Neighbor (K-NN) ,

## I PENDAHULUAN
Gizi bayi berarti memastikan bayi anda mendapat cukup nutrisi selama tahun pertamanya. Gizi adalah kalori, protein, lemak, vitamin, dan mineral. Pastikan bayi Anda memiliki gizi yang baik dapat melindungi dirinya  terhadap  penyakit.  Hal  ini  juga  membantu    tetap  sehat.Rekomendasi  dari American  Academy  of Pediatrics Committee on Nutrition [1] mengenai praktek pemberian makanan bayi selama enam bulan kedua kehidupan. Rekomendasi  tersebut  menyebutkan  bahwa  menyusui  adalah  metode  yang  disukai  dari  makan selama  tahun  pertama  kehidupan  dan  susu  sapi  yang  keseluruhan  yang  dapat  diperkenalkan  setelah  usia enam  bulan  jika  menyusui  tambahan  yang  memadai  diberikan  [2].Memberian  gizi  yang  cukup  pada  pada pada umur 6 bulan kedua atau secara detail pada umur 6bulan sampai 24 bulan atau ketika umur 2 tahun.
Keberhasilan  pembangunan  suatu  bangsa  ditentukan  oleh  ketersediaan  sumber    daya  manusia  (SDM) yang  berkualitas,  yaitu  SDM  yang  memiliki  fisik  yang  tangguh,  mental  yang  kuat,  kesehatan  yang  prima, serta cerdas. Bukti empiris menunjukkan bahwa hal ini sangat ditentukan oleh status gizi yang baik.  Status gizi  yang  baik  ditentukan  oleh  jumlah  asupan  pangan  yang  dikonsumsi.  Masalah  gizi  kurang  dan  buruk dipengaruhi langsung oleh faktor konsumsi pangan dan penyakit infeksi. Secara tidak langsung dipengaruhi oleh pola asuh, ketersediaan pangan, faktor sosial ekonomi, budaya dan politik. Apabila gizi kurang dan gizi buruk  terus  terjadi  dapat  menjadi  faktor  penghambat  dalam  pembangunan  nasional.  Secara  perlahan kekurangan gizi akan berdampak pada tingginya angka kematian ibu, bayi, dan balita, serta rendahnya umur harapan  hidup.  Selain  itu,  dampak  kekurangan  gizi  terlihat  juga  pada  rendahnya  partisipasi  sekolah, rendahnya pendidikan, serta lambatnya pertumbuhan ekonomi [3].
Kesepakatan global berupa Millenium Development Goals (MDGS)  yang terdiri dari 8 tujuan,  18 target  dan  48  indikator,  menegaskan  bahwa    pada  tahun  2015  setiap  negara  menurunkan  kemiskinan  dan kelaparan  separuh  dari  kondisi  pada  tahun  1990.  Untuk  Indonesia,  indikator  yang  digunakan  adalah peresentase  anak  berusia  di  bawah  5  tahun  (balita)  yang  mengalami  gizi  buruk  (severe underweight) dan persentase anak-anak berusia 5 tahun (balita) yang mengalami gizi kurang ( moderate underweight ) [4]. Pada  penelitian  ini  melakukan  penelitian  pada  daerah  probilinggo  dengan  melakukan  pengumpulang data  pada  puskesmas,    dari  data  tersebut  melakukan  klasifikasi  pendataan  tentang  gizi  anak  pada  daerah tersebut. Dalam bidang gizi, antropometri telah diaplikasikan secara luar dan detail untuk menilai status gizi masyarakat. Penilaian status gizi masyarakat daerah Probolinggo dengan antropmetri pada dasarnya adalah mengukur  perubahan  pertumbuhan  anak  yang  mencakup  pengukuran  berat  badan  dan  panjang  badan  atau tinggi badan dengan membandingkan hasil pengukuran dengan baku sesuai indeks yang digunakan. Dengan adanya standaritas untuk gizi  anak  yang  memiliki  kesesuian antara World  Health Organization-   National Center for Health Statistic (WHO-NCHS) , yang memiliki Keputusan Menteri Kesehatan Republik Indonesia

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Nomor 1995/Menkes/SK/XII/2010 tanggal 30 Desember 2010 [8]. Selama ini penentuan standarisasi gizi di daerah  probolinggo  belum  dilakukan  penelitian  secaa  detail,  maka  pada  penelitian  ini,  peneliti  melakukan penelitian penentuan standart gizi dengan menggunkan metode K-nn dan Neural Network untuk mengambil standar gizi  yang akurat dengan metode yang telah disebutkan di atas.
Dengan  menggunakan  metode  yang  telah  disebutkan  di  atas  maka  melakukan  klasifikasi  standart gizi pada  daerah  probolinggo  berdasarkan  data-data  set  yang  telah  didapatkan    pada  puskesmas  Paiton Probolinggo. k -Nearest  Neighbor  ( k -NN)  termasuk kelompok  instance-based  learning. Algoritma ini  juga merupakan    salah    satu    teknik    lazy  learning. k -NN    dilakukan        dengan    mencari  kelompok k objek dalam  data  training  yang paling  dekat  (mirip)  dengan  objek  pada  data baru atau data testing [9] . k -NN kata lain dari tetangga terdekat, dimana metode ini akan mengklasifikasi data yang paling dekat atau mirip. Proses  standarisasi  gizi  akan  ditentukan  sesuai  dengan  kedekatan  atau  kemiripan  dari  data  satu  ke  data lainnya. Sedang metode Neural Nerwork merupakan sebuah mesin klasifikasi yang dimodelkan meniru dari struktur biologi pada saraf manusia [10]. Pendekatan metode ini, meniru kinerja saraf manusia, dimana akan melihat hubungan antara data satu dengan yang lainnya, yang mempunyai pengaruh secara ketergantungan. Secara  umum  model  ini  bekerja  dengan menerima suatu  vektor  input  I  dan  kemudian  menghitung suatu respon atau output O dengan  memproses  (propagating) I melalui   beberapa  elemen-elemen  proses yang    saling  terkait  [10].  Dari  kedua  Data  mining  klasifikasi  tersebut,  akan  diuji  untuk  mendapatkan  pola atau  model  terbaik  dalam  menentukan  klasifikasi  penentuan  standard  gizi  pada  anak,  yang  antara  umur  6 bulan sampai 24 bulan atau 2 tahun.
Dengan  metode  k-nn  dan  neural  network  melaksanakan  penelitian  pengklasifikasian  standarisasi  gizi anakpada  derah  Paiton  Probolinggo  dapat  memetakan/mengelompokkan  standarisasi  setiap  balita  pada daerah Probolinggo berdasarkan  standart  yang diperoleh dari SK Mentri dan pendekatan  metode k-nn dan neural network memudahkan standarisasi pengelompokan standarisasi gizi pada setiap balita

## II TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Status Gizi
Status  Gizi  merupakan  gambaran  dari  keadaan  keseimbangan  dalam  bentuk  variabel  tertentu.  Seperti contoh  Gizi  kurang  merupakan  keadaan  tidak  seimbangnya  konsumsi  makanan  dalam  tubuh  seseorang. Status gizi ialah keadaan kesehatan individu-individu atau kelompok yang ditentukan oleh derajat kebutuhan fisik  akan  energi  dan  zat-zat  gizi  lain  yang  didapat  dari  makanan  yang  dampak  fisiknya  diukur  secara antropometri [11].
Antropometri  secara  umum  digunakan  untuk  melihat  ketidakseimbangan  asupan  protein  dan  energi. Ketidakseimbangan ini terlihat pada pola pertumbuhan fisik dan proporsi jaringan tubuh seperti lemak, otot dan jumlah air dalam tubuh. Indikator antropometri yang umum digunakan untuk menilai status gizi balita adalah berat badan menurut umur (BB/U), tinggi badan menurut umur (TB/U), berat badan menurut tinggi badan (BB/TB).
Dalam  pengukuran  antropometri  yang  sering  digunakan  adalah  BB/U  karena  mempunyai  kelebihan yaitu lebih mudah dan lebih cepat dimengerti oleh masyarakat umum, baik untuk mengatur status gizi akut dan  kronis,  berat  badan  sangat  sensitif  terhadap  perubahan-perubahan  kecil,  dan  dapat  mendeteksi kegemukan ( over weight).
2.1.1 Gizi Anak
Masa yang terentang antara usia satu tahun sampai remaja boleh dikatakan sebagai periode laten karena pertumbuhan fisik berlangsung tidak sedramatis ketika masih berstatus bayi. Di tahun pertama kehidupan, panjang bayi bertambah sebanyak 50%, tetapi tidak berlipat setelah usia bertambah sampai 4 tahun.
Anak yang berumur 1-3 tahun akan mengalami pertumbuhan berat  sebanyak 2-2,5 kg, dan tinggi rata- rata sebesar 12 cm setahun (tahun kedua 12 cm, ketiga 8-9 cm). Berat badan baku dapat pula mengacu pada baku  berat badan dan tinggi  badan dari  WHO/NCHS, atau rumus perkiraan  berat badan anak:  Berat anak usia 1-6 tahun =[usia x 2 + 8]. Dengan demikian, berat anak 1 sampai 3 tahun masing-masing 10, 12, dan 14 kg.
Dengan baku WHO-NCHS, rata-rata berat anak usia 1,2 dan 3 tahun berturut-turut 10,2; 12,6; dan 14,7 kg  untuk  anak  lelaki,  sementara  untuk  anak  perempuan  9,5;  11,9;  dan  13,9  kg.  Tinggi  badan  anak  lelaki masing-masing 76,1; 87,6; dan 96,5 cm. Tinggi badan anak perempuan berturut-turut 74,3; 86,5; dan 95,6 cm. Jika dibandingkan dengan tinggi badan yang dihitung dengan rumus, hasilnya tidak jauh berbeda [9].
Pertambahan berat anak usia prasekolah (dibatasi 4-6 tahun) berkisar antara 0,7-2,3 kg dan tinggi 0,9- 1,2 cm/tahunnsehingga menyebabkan tubuh mereka tampak “kurus”. Berat pada usia 7-10 tahun bertambah

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
sekitar 2 kg dan tinggi badan 5-6 cm setiap tahun. Menjelang puber, pertambahan berat dapat mencapai 4- 4,5 kg setahun.
Perkembangan  mental  anak  dapat  dilihat  dari  kemampuannya  mengatakan  “tidak”  terhadap  makanan yang ditawarkan. Penolakan itu tentu saja tidak boleh dijadikan alasan oleh para orang tua untuk memulai “perang  di  meja  makan”  karena  ketegangan  justru  akan  memicu  dan  memacu  sikap  yang  lebih  defensif. Ada baiknya diadakan kompromi, anak diberi pilihan satu atau dua macam makanan.
Pada banyak penelitian dilaporkan bahwa pada usia ini kebanyakan anak hanya mau makan satu jenis makanan  selama  berminggu-minggu  (food  jag).  Orang  tua  tidak  perlu  gusa,  asal  makanan  tersebut  dapat memenuhi kebutuhan gizi anak. Sementara itu orang tua (atau pengasuh anak) tidak boleh jera menawarkan kembali jenis makanan lain setiap kali makan.
Tabel 2.2Rumus perkiraan berat badan Usia Berat Badan (kg) Lahir 3,25 3-12 bulan [usia (bl) + 9]:2 1-6 tahun [usia (th) x 2 +8] 6-12 tahun [usia (th) x 7-5] : 2 Tabel 2.3Rumus Perkiraan Tinggi badan Usia Tinggi Badan (cm) Lahir 50 -1 tahun 75 2-12 tahun Usia (tahun ) x 6 + 77 (dikutip dari “Nelson textbook of pediatrics”) 2.1.2 Masalah Gizi anak
Masalah  gizi  anak  secara  garis  besar  merupakan  dampak  dari  ketidakseimbangan  antara  asupan dan  keluaran  gizi  ( nutritional  imbalance ),  yaitu  asupan  yang  melibihi  keluaran  atau  sebaliknya, disamping kesalahan dalam memilih  bahan makanan untuk disantap. Buah dari ketergangguan ini utamanya berupa penyakit kronis, berat badan lebih dan kurang, pica, karies dentis, serta alergi.
2.1.2.1 Penyakit Kronis
Penyakit  yang  tidak  menguras  cadangan  energi  sekalipun  jika  berlangsung  lama  dapat mengganggu pertumbuhan karena menghilangkan nafsu makan anak. Di samping itu, ada pula  jenis  penyakit  yang  menguras  cadangan  zat  gizi,  misalnya,  campak  yang menghabiskan cadangan vitamin A.
2.1.2.2 Berat Badan Lebih
Jika  tidak  teratasi,  berat  badan  berlebih  (apalagi  jika  telah  mencapai  obesitas)  akan berlanjut sampai remaja dan dewasa. Sama  seperti orang dewasa, kelebihan  berat badan anak terjadi karena ketidakseimbangan antara energi yang masuk dan keluar,
2.1.2.3 Berat badan kurang
Kekurangan  berat  badan  yang  berlangsung  pada  anak  yang  sedang  tumbuh  merupakan masalah  serius.  Kondisi  ini  mencerminkan  kebiasaan  makan  yang  buruk.  Sama  seperti masalah  kelebihan  berat,  langkah  penanganan  harus  didasarkan  pada  penyebab  serta kemungkinan  pemecahannya.  Pertanyaan  berikut  mungkin  dapat  menyaring  penyebab, untuk  kemudian  mengupayakan  penanganan:  (1)Konsumsi  makanan  atau  minuman apakah  yang selalu  membuatnya  muntah atau diare?; (2) Apakah  selalu ada  makanan di rumah?;  (3)  Apakah  anak  sering  tidak  makan  atau  sarapan  dan  menggantinya  dengan makanan  yang  mengandung  kalori  atau  zat  gizi  rendah?;  (4)  Apakah  anak  makan  satu jenis  makanan  saja  dalam  waktu  lama?;(5)  Apakah  anak  dapat  tidur  lelap?;  (6)  Apakah anak  banyak  menonton  iklan  makanan  di  televisi  dan  menirunya?;  (7)  Apakah  waktu makan menjadi ajang yang membuat anak tegang? Semua ini dapat mengakibatkan anak enggan  makan.  Pemecahannya  tentu  saja  dengan  menghilangkan  semua  pertanyaan tersebut.
2.1.2.4 Pica
Orang yang mengkonsumsi sesuatu bukan makanan, misalnya perca dan debu, tergolong ke  dalam  pica.  Perilaku  tersebut  tidak  membahayakan  hidup  anak  sejauh  dia  tidak menyantap  zat  toksik.  Pica  harus  dibedakan  dengan  kebiasaan  anak,  terutama  batita, memasukkan  barang ke dalam mulut. Pada masa batita, anak menggunakan mulut untuk belajar, misalnya menggigit kelereng, dan ini bukan pica.

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/

## 2.1.3 Penilaian Status Gizi
Pada prinsipnya, penilaian status gizi anak serupa dengan penilaian pada periode kehidupan lain. Pemeriksaan  yang  perlu  lebih  diperhatikan  tentu  saja  bergantung  pada  bentuk  kelainan  yang bertalian  dengan  kejadian  penyakit  tertentu.  Kurang  kalori  protein,  misalkan  lazim  menjangkiti anak. Oleh karena itu, pemeriksaan  terhadap tanda dan gejala ke arah sana termasuk pula kelainan lain yang menyertainya, perlu dipertajam .
Anamnesis tentang  asupan  pangan  yang  terkait  dengan  baik  status  gizi  maupun  kesehatan  gigi: asupan  fluor  baik  secara  sistematik  maupun  topikal;  frekwensi  ngemil  ( snacking) ;  jumlah makanan  yang  disantapantara dua waktu  makan;  asupan  minuman  bergula, seperti  jus, kopi, teh, dan soda; obat atau kondisi  yang  mempengaruhi  sekresi  air  ludah (mengurangi atau  menambah); penyakit kronik, misalnya gangguan makan, DM, HIV, atau penyakit jantung, mutu makanan yang disantap  secara  umum  setiap  hari;  penggunaan  suplementasi  vitamin  dan  mineral;  penggunaan botol  (diisi  susu  atau  jus  buah,  atau  digunakan  sekedar  untuk  ngempeng).  Sebagian  makanan bersifat  protektif  terhadap  enamel  sementara  sisanya  bertabiat  merusak.  Substansi  yang berkemampuan  mengurangi  kepekaan  enamel  terhadap  proses  demineralisasi  ialah  flour,  kokoa, fitat  oksalat,    dan  protein  susu.  Jeruk  sitrun  diyakini  merangsang  sekresi  air  ludah;  sementara berbagai obat, radioterapi kanker mulut dipastikan mereduksi pengaliran saliva.
Anamsesis juga  wajib  mencantumkan  pola  konsumsi  obat  karena  kemungkinan  interaksi  antara makanan  dan  obat.  Obat  (baik  yang  diperoleh  dengan  resep  dokter  maupun  dibeli  sendiri) berpotensi mengganggu pencernaan, penyerapan, metabolisme, utilisasi, serta eksresi berbagai zat gizi.  Obat  bahkan  memiliki  kehandalan  dalam  mengganggu  status  gizi,  sehingga  berat  badan pengguna  beberapa  obat  tertentu  merosot,  disamping  terkondisi  pula  untuk  menjadi  anoreksia. Antasida  berbasis  alumunium  dan  magnesium  hidroksida  yang  digunakan  dalam  dosis  tinggi, misalnya akan  menguras  cadangan  fosfat sedemikian rupa sehingga kekurangan  fosfat kemudian mendapat  tempat.  Dari  sini  kelemahan  otot,  anoreksia,  dan  gagal  jantung  kongestif  gampang sekali  muncul.  Sebaliknya, tidak sedikit zat (status) gizi  yang  juga  berkemampuan  mempengarui kerja obat dengan jalan mengubah alur metabolisme dan fungsi obat; disamping zat gizi itu sendiri juga memiliki khasiat farmokologi pada keadaan tertentu. Sebagai contoh, kebutuhan akan vitamin A  meningkat  oleh  konsumsi  bersama  dengan  anti  kejang  (phenytoin)  dan  antikolesterol (cholesteyalmine).  Kebutuhan  akan  vitamin  D  juga  meningkat  oleh  keberadaan  obat  pengikat asam  empedu  (colestipol).  Kebutuhan  akan  vitamin  K  juga  bertambah  oleh  phenytoin.  Kadar karoten dipengaruhi oleh pil KB, dan anti kejang. Kadar vitamin B 6 dan B 12 juga berkurang oleh pil KB.
Pemeriksaan  klinis  diarahkan  untuk  mencari  kemungkinan  adanya  bintik  bitot,  xerosis konjungtiva,  anemia,  pembesaran  kelenjar  parotis,  kheilosis  angular,  fluorosis,  karies,  gondok, serta hepato dan splenomegali.
Penilaian antropometris yang penting dilakukan adalah penimbangan berat dan pengukuran tinggi badan,  lingkar  lengan,  dan  lipatan  kulit  triseptis.  Pemeriksaan  ini  penting,  terutama  pada  anak prasekolah  yang  berkelas  ekonomi  dan  sosial  rendah.  Pengamatan  anak  usia  sekolah  dipusatkan terutama  pada  percepatan  tumbuh.  Uji  pertumbuhan  pada  golongan  usia  ini  setidaknya diselenggarakan  setahun  sekali  karena  laju  pertumbuhan  pada  fase  ini  relatif  lambat.  Sebagai patokan,  pertambahan  berat  anak  usia  5-10  tahun  berkisar  sampai  10%  nya,  sementara  tinggi badan hanya bertambah sekitar 2 cm setahun.
Uji  biokimiawi  yang  penting  adalah  pemeriksaan  kadar  hemoglobin,  serta  pemeriksaan occult blood dan telur cacing saja.
2.2 Algoritma k-Nearest Neighbor
Algoritma  K-NN  adalah  metode  yang  menggunakan  algoritma supervised [16].  Perbedaan  antara supervised  learning dengan unsupervised  learning adalah  pada supervised  learning bertujuan  untuk menemukan  pola  baru  dalam  data  dengan  menghubungkan  pola  data  yang  sudah  ada  dengan  data  yang baru. Sedangkan pada unsupervised learning untuk menemukan pola dalam sebuah data. Tujuan  dari  algoritma k -NN  adalah  untuk  mengklasifikasikan  objek  baru  berdasarkan  atribut  dan training  samples [17]  Dimana  hasil  dari  sampeluji  yang  baru  diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  dari katergori  pada k -NN.  Pada  proses  pengklasifikasian,  algoritman  ini  tidak  menggungakan  model  apapun untuk  dicocokkan  dan  hanya  berdasarkan  pada  memori.  Algoritma k -NN  menggunakan  klasifikasi ketetanggan sebagai nilai prediksi dari sampel uji yang baru. Jarak yang digunakan adalah jarak Euclidean Distance . Jarak Euclidean adalah jarak yang paling umum digunakan pada data numerik[18].

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Euclidean distance didefinisikan sebagai berikut :
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = √∑ = 1(𝑎 𝑟 (𝑥 𝑖 ) − 𝑎 𝑟 (𝑥 𝑗 )) 2 𝑛 𝑟 (1)
Keterangan: d ( x i ,x j ) : Jarak data uji ke dataset training (Euclidean Distance) ( x i ) : record ke- i ( x j ) : record ke- j ( a r ) : data ke- r ij : 1,2,3,…… n 2.3 Algoritma Neural Network
Dalam peneyelesaian tesis ini peneliti menggunakan logika Algoritma Neural Network dengan metode backpropagation.  Dalam  metode  Algoritma  BackPropagationmenerapkan  aturan  generalisasi  delta (Widrow-Hoff),  yaitu  metode yang  menerapkan gradient descent untuk  meminimalkan error kuadrat total dari keluaran yang dihitung oleh jaringan.  Adapun arsitektur dari analisis algoritma menggunakan metode Neural network backpropagation adalah seperti gambar di bawah ini :
Gambar 2.1 arsitektur algoritma backpropagation Jaringan  algoritma  Neural  Network  dengan  metode  backpropagation  mempunyai  inputan  layer  (unit X(X1,X2,X3) kemudian  satu  layer tersembunyi (unit H( H 1 , H2, H3) seperti ditunjukkan pada gambar di atas memiliki unit keluaran (unit T(T1, T2, T3) dan hidden layer memiliki bias 1.
Fungsi aktivasi dari algoritma  neural network backpropagation seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini :
Gambar 2.2 fungsi aktivasi Rumus aktivasi sigmoid biner dengan range 0,1
𝐹(𝑥) = 1/(1 + 𝑒 𝑥 ) dengan turunan f’ (x) = f(x) (1-f(x))
F(X) x

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Adapun  aktivasi  sigmoid  bipolar  dari  algoritma  neural  network  backpropogation  adalah  seperti ditunjukkan pada gambar di bawah ini :
Gambar 2.3 Rumus aktivasi sigmoid bipolar dengan range (-1,1) F(x)=(2/(1+e x ))-1 dengan turunan f’(x)= ½ (1+f(x)) (1-f(x))
Adapun  Algoritma  penyelesaian  backpropogation  satu  hidden  layer  dengan  aktivasi  sigmoid  biner adalah sebagai berikut :
1. Inisialisasi semua bobot dengan bilangan acak kecil
2. Jika kondisi henti belum terpenuhi, lakukan langkah 2 – 9
3. Untuk setiap pasangan data pelatihan, lakukan langkah 3 – 8 Fase I Propagasi Maju
4. Tiap unit masukan menerima sinyal dan meneruskan ke unit tersembunyi di atasnya
5. Hitung semua keluaran di unit tersembunyi Zj (j = 1....p) z _net j = v 0j + Σ = pjijivx 1
z j = f(z _net j ) = j_net_ze −+11
6. Hitung semua keluaran jaringan di unit Y k (k= 1....m)
y _net k = w 0j + Σ = mkjkjwz 1
y k = f(y _net k ) = k_net_ye −+11
Fase II Propagasi Mundur 7. Hitung faktor δ unit keluaran berdasarkan kesalahan di setiap unit keluaran Yk (k= 1,2, ..., m) δ k = ( t k – y k ) f’ (y _net k ) = (t k – y k ) y k (1 – y k ) δ k merupakan kesalahan yang akan dipakai dalam perubahan bobot layer dibawahnya

## 2.4 Validasi menggunakan Cross Validation
Cross Validation  adalah satu cara menemukan parameter terbaik dari satu model dengan cara menguji besarnya error pada data test. Dalam cross validation, kita bagi data ke dalam k sampel dengan ukuran yang sama. Kita gunakan k- 1 sampel untuk training dan 1 sampel sisanya untuk testing. Ini sering disebut dengan validasi k-fold. Misalkan ada 10 subset data, kita menggunakan 9 subset untuk training dan 1 subset sisanya untuk testing.  Ini  dilakukan  untuk  semua  kemungkinan.  Ada  10  kali  training  dimana  pada  masing-masing training ada 9 subset data untuk training dan 1 subeset digunakan untuk testing. Dari situ lalu dihitung rata- rata error dan standar devisiasi error[19].
Jika kita  mempunyai 3  model,  maka  masing-masing  model dicoba 10 kali pada setiap kombinasi training- testing subset dan setiap satu running akan ditemukan error untuk data testing. Setelah ketiga model dicoba akan diperoleh rata-rata dan standard devisiasi error untuk setiap model. Model yang memberikan rata-rata error terkecil adalah model yang terbaik.
2.5 Evaluasi dengan menggunakan Confusion Matrix
Confusion  matrix  adalah  alat  ( tools )  visualisasi  yang  biasa  digunakan  pada  supervised  learning.  Tiap kolom  pada  matriks  adalah  contoh  kelas  prediksi,  sedangkan  tiap  baris  mewakili  kejadian  di  kelas  yang sebenarnya[20]. Metode ini hanya menggunakan table matriks seperti pada tabel berikut ini :
Tabel 2.4 Tabel Confusion Matrix Correct Classification Classified as + - + True positive False negative - False positive True negative
Jika  dataset  hanya  terdiri  dari  dua  kelas,  kelas  yang  satu  dianggap  sebagai  positif  dan  yang  lainnya negatif[21]. Evaluasi dengan confusion matrix menghasilkan nilai accuracy, precision, dan recall.
F(X)
x

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Accuracy dalam  klasifikasi  adalah  persentase  ketepatan record data  yang  diklasifikasikan  secara  benar setelah  dilakukan  pengujian  pada  hasil  klasifikasi[17].  Sedangkan precision atau confidence adalah proporsi  kasus  yang  diprediksi  positif  yang  juga  positif  benar  pada  data  yang  sebenarnya. Recall atau sensitivity adalah proporsi kasus positif yang sebenarnya diprediksi positif secara benar. True  positive adalah  jumlah record positif  yang  diklasifikasikan  sebagai  positif, false  positive adalah jumlah record  negative yang  diklasifikasikan  sebagai  positif, false  negative adalah  jumlah  record  positif yang diklasifikasikan sebagai negative, kemudian masukkan data uji. Setelah data uji dimasukkan ke dalam confusion  matrix, hitung  nilai-nilai  yang  telah  dimasukkan  tersebut  untuk  dihitung  jumlah sensitivity (recall),  specifity,  precision, dan accuracy.  Sensitivity digunakan  untuk  membandingkan  jumlah t  pos terhadap  jumlah record yang  positif  sedangkan Specifity,  precision adalah  perbandingan  jumlah t_neg terhadap jumlah record yang negative. Untuk menghitung digunakan persamaan di bawah ini [17].
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓𝑖𝑡𝑦 = 𝑡_𝑝𝑜𝑠
𝑝𝑜𝑠
𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑡𝑦 = 𝑡_𝑛𝑒𝑔
𝑛𝑒𝑔 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑡_𝑝𝑜𝑠 𝑡_𝑝𝑜𝑠 +  𝑓_𝑝𝑜𝑠 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 𝑝𝑜𝑠 (𝑝𝑜𝑠 + 𝑛𝑒𝑔) + 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑡𝑦 𝑛𝑒𝑔 (𝑝𝑜𝑠 + 𝑛𝑒𝑔) (2) Keterangan : t_pos : Jumlah true positive
t_neg : Jumlah true negative p : Jumlah record positive n : Jumlah tupel negative f_pos : jumlah falsepositive tabel berikut ini memperlihatkan tingkat accuracy, precision, dan recall hasil klasifikasi pada data training dan testing hasil pengujian dengan confusion matrix. Tabel 2.5 hasil pengujian dengan confusion matrix Data training Data testing Hasil Kompensasi Accuracy 98,75% 93,75% 97,75% Precision 92,31% 62,50% 86,35% Recall 57,14% 71,43% 60%
III METODE PENELITIAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Penelitian  ini  memakai  data  gizi  anak  dari  puskesmas  paiton  yang  memiliki  kesesuian  dengan Keputusan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  Nomor  1995/  Menkes/  SK/  XII/  2010  tanggal  30 Desember 2010, yang bertujuan mencari pola terbaik dari dua metode data mining.
Data set terdiri dari umur anak, berat badan, tinggi badan, status anak, dimana konversi sebagai berikut :
Table 3.1 Variable Konversi Variable Keterangan Konversi Umur anak Bulan X1 Berat badan Kilogram (Kg) X2 Tinggi Badan Centimeter (Cm) X3 Status Anak Keterangan Gizi Y Maka hasil dari data set, dari standarisasi pada gizi anak sebagai berikut: Tabel 3.2 Variable X dan Y pada Gizi Anak X1 X2 X3 Y 6 5.7 61.2 Gizi Buruk 6 6.4 63.3 Gizi Kurang

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
6 7.1 65.5 Gizi Kurang 6 7.9 67.6 Gizi Baik 6 8.8 69.8 Gizi Baik 6 9.8 71.9 Gizi Baik 6 10.9 74 Gizi Lebih 7 5.9 62.7 Gizi Buruk 7 6.7 64.8 Gizi Kurang 7 7.4 67 Gizi Kurang
Penelitian  ini  memakai  data-data  standart  gizi  anak,  yang  peneliti  dapat  dari  dari  ibu  Ike  Aprilia  P, Dokter yang menangani gizi pada anak, di Puskesmas Paiton Probolinggi Jawa Timur.
3.2 Pendekatan/Usulan
3.2.1 Penjabaran metode yang dipakai Tahapan metode dalam penelitian ini adalah :
1. Penerapan metode yang pertama yaitu k -NN
2. Penerapan metode yang kedua yaitu Neural Network
3. Validasi menggunakan X- cross validation
4. Evaluasi menggunakan confusion matrix
3.2.2 Eksperimen
1. Klasifikasi dengan menggunakan metode k -NN
Adapun  langkah-langkah untuk menghitung metode Algoritma K-Nearest Neighbor adalah sebagai berikut:
1. Menentukan Parameter Ranking tiap Attribut
2. Menentukan bobot tiap atribut
3. Menentukan ranking variabel tiap atribut
4. Menentukan bobot variabel tiap atribut
2. Klasifikasi dengan menggunakan metode Neural Network
Neural  Network,  disebut  juga  dengan  suatu  sistem  pengelolah  informasi  yang memiliki karakteristik  menyerupai  jaringan saraf  manusia.  Neural Network berusaha  meniru struktur/arsitektur  dan  cara  kerja  otak  manusia  sehingga  mampu  menggantikan  beberapa pekerjaan  manusia.  Pekerjaan  seperti  mengenali  pola  (pattern  recognition),  prediksi, klasifikasi,  pendekatan  fungsi,  optimasi  adalah  pekerjaan-pekerjaan  yang  diharapkan  bisa diselesaikan dengan Neural Network .
Neural  Netwok  mempunyai  beberapa  kelebihan  seperti  kemampuan  menyelesaikan pekerjaan  prediksi  yang  polanya  nonlinier,    waktu  penyelesaian  yang  cepat.  Tidak mengherankan banyak pekerjaan dalam dunia nyata dilakukan dengan memanfaatkan Neural Network seperti dalam peramalan curah hujan, pendeteksian tornado, pendeteksian pemalsuan pemakaian kartu kredit.
Berikut  ini  adalah  model  komputasi  untuk Neural  Network .  Model  ini  menghitung jumlah  dari n signal  input x j,j =  1,2,…n yang  diberi  bobot  dan  menghasilkan  nilai  1  bila jumlah tersebut di atas batas tertentu dan 0 bila di bawah batas tersebut. Secara matematis bisa ditulis sebagai berikut :
𝑦 = 𝜑(∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑗 𝑛 𝑗 − 𝑢) (3)
Dimana ⱷ adalah fungsi aktivasi dan w adalah bobot sesuai dengan input ke-j.
3. Validasi dengan Cross X falidation
Cross  validation  merupakan  sebuah  tindakan  pembuktian  dari  sebuah  metode  atau performa suatu algoritma. Dalam proses pengujian data mining yang paling banyak digunakan adalah  cross  validation.  Cross  validation  merupakan  pembuktian  dengan  membagi  data sebagian sebagai data training dan sebagian yang lain sebagai data testing dengan komposisi tertentu. Pembagian paling banyak digunakan dalam penelitian klasifikasi data mining adalah membagi data secara acak menjadi 10 bagian. Satu bagian menjadi data testing dan 9 bagian dijadikan data training. Validasi yang seperti ini disebut juga dengan 10folds cross validation

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/

## 4. Evaluasi dengan Confusion matrix
Confusion  Matrix  merupakan  sebuah  hasil  evaluasi  dari  sebuah  klasifikasi  data mining  yang  diwujudkan  dalam  sebuah  tabel.  Confusion  Matrix  berisi  tentang  perhitungan jumlah  objek  data  testing  yang  diprediksikan  kedalam  sebuah  kelas  dengan  klasifikasi  yang sebenarnya.  Untuk  menghitung  akurasi  sebuah  algoritma  dengan  menggunakan  confusion matrix dapat digunakan rumus sederhana berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑟𝑒𝑐𝑜𝑟𝑑 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑎𝑑𝑎 (4)
1. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian
4.1.1 Klasifikasi dengan Metode k- NN
Dalam penentuan metode k-NN memiliki tabel ketetapan untuk menentukan peringkat. Adapun tabel ketetapan peringkat seperti ditunjukkan pada tabel berikut : Tabel 4.1 Derajat Kepentingan
No  Nilai Bobot Kepentingan 1 100 1 2 90 2 3 80 3 4 70 4 5 60 5 6 50 6 7 40 7 8 30 8 9 20 9 10 10 10 Sumber : Ayhan, M. B. 2013. A Fuzzy AHP Approach
for Supplier Selection Problem
Adapun tahapan dalam metode k-NN adalah sebagai berikut :
1. Menentukan ranking ini bersifat subyektif, dalam penelitian ini penentuan ranking berdasarkan nilai pada tabel berikut ini:
Tabel 4.2 ranking atribut No Atribut Ranking Nilai 1 Umur 3 80 2 Berat 1 100 3 Tinggi 2 90
2. Menentukan bobot tiap atribut
𝑤 𝑗 = (𝑛−𝑟 𝑗 +1) ∑(𝑛−𝑟 𝑝 +1) (5)
a. Bobot Umur
𝑤 𝑢 = (3 − 3 + 1) (3 − 3 + 1) + (3 − 2 + 1) + (3 − 1 + 1) = 1 3 = 0,33
b. Bobot Berat
𝑤 𝑏 = (3 − 1 + 1) (3 − 3 + 1) + (3 − 2 + 1) + (3 − 1 + 1) = 3 3 = 1 c. Bobot Tinggi
𝑤 𝑡 = (3 − 2 + 1) (3 − 3 + 1) + (3 − 2 + 1) + (3 − 1 + 1) = 2 3 = 0,66 Tabel 4.3 bobot atribut No Atribut Ranking Nilai Bobot 1 Umur 3 80 0.33 2 Berat 1 100 1
25

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
3 Tinggi 2 90 0.66
3. Menentukan ranking variabel tiap attribut , ini juga bersifat subyektif, dalam penelitian ini penentuan ranking tertera sebagai berikut :
Tabel 4.4 ranking umur No Kriteria umur (tahun) Nilai Ranking 1 6-9 100 1 2 10-13 90 2 3 14-17 80 3 4 18-21 70 4 5 22-24 60 5
4. Menentukan bobot tiap atribut
𝑤 𝑗 = (𝑛−𝑟 𝑗 +1) ∑(𝑛−𝑟 𝑝 +1) (6)
a. Bobot umur 6-9 𝑤1 = (5 − 1 + 1) (5 − 5 + 1) + (5 − 4 + 1) + (5 − 3 + 1) + (5 − 2 + 1) + (5 − 1 + 1) = 5 15 = 0,33 b. Bobot umur 10-13
𝑤2 = (5 − 2 + 1) (5 − 5 + 1) + (5 − 4 + 1) + (5 − 3 + 1) + (5 − 2 + 1) + (5 − 1 + 1) = 4 15 = 0,26 c. Bobot umur 14-17 𝑤3 = (5 − 3 + 1) (5 − 5 + 1) + (5 − 4 + 1) + (5 − 3 + 1) + (5 − 2 + 1) + (5 − 1 + 1) = 3 15 = 0,2 d. Bobot umur 18-21 𝑤4 = (5 − 4 + 1) (5 − 5 + 1) + (5 − 4 + 1) + (5 − 3 + 1) + (5 − 2 + 1) + (5 − 1 + 1) = 2 15 = 0,13 e. Bobot umur 22-24 𝑤5 = (5 − 5 + 1) (5 − 5 + 1) + (5 − 4 + 1) + (5 − 3 + 1) + (5 − 2 + 1) + (5 − 1 + 1) = 1 15 = 0,06 Tabel 4.5 bobot umur No Kriteria umur Nilai Ranking Bobot 1 6-9 100 1 0,33 2 10-13 90 2 0,26 3 14-17 80 3 0,2 4 18-21 70 4 0,13 5 22-24 60 5 0,06 Tabel 4.6 ranking berat No Kriteria Berat (kg) Nilai Ranking 1 5-8 100 1 2 9-12 90 2 3 13-16 80 3 4 17-21 70 4
𝑤 𝑗 = (𝑛 − 𝑟 𝑗 + 1) ∑(𝑛 − 𝑟 𝑝 + 1)

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
a. Bobot berat  5-8
𝑤1 = (4 − 1 + 1) (4 − 4 + 1) + (4 − 3 + 1) + (4 − 2 + 1) + (4 − 1 + 1) = 4
10 = 0,4 b. Bobot berat 9-12 𝑤2 = (4 − 2 + 1) (4 − 4 + 1) + (4 − 3 + 1) + (4 − 2 + 1) + (4 − 1 + 1) = 3
10 = 0,3 c. Bobot umur 13-16 𝑤3 = (4 − 3 + 1) (4 − 4 + 1) + (4 − 3 + 1) + (4 − 2 + 1) + (4 − 1 + 1) = 2
10 = 0,2 d. Bobot umur 17-21 𝑤4 = (4 − 4 + 1) (4 − 4 + 1) + (4 − 3 + 1) + (4 − 2 + 1) + (4 − 1 + 1) = 1 10 = 0,1
Tabel 4.7 tabel bobot berat
No Kriteria Berat (kg) Nilai Ranking Bobot 1 5-8 100 1 0,4 2 9-12 90 2 0,3 3 13-16 80 3 0,2 4 17-21 70 4 0,1 Tabel 4.8 ranking tinggi No Kriteria Tinggi (cm) Nilai Ranking 1 61-69 100 1 2 70-78 90 2 3 79-87 80 3 4 88-97 70 4
𝑤 𝑗 = (𝑛 − 𝑟 𝑗 + 1) ∑(𝑛 − 𝑟 𝑝 + 1)
a. Bobot Tinggi  61-69
𝑤1 = (4 − 1 + 1)
(4 − 4 + 1) + (4 − 3 + 1) + (4 − 2 + 1) + (4 − 1 + 1) = 4 10 = 0,4
b. Bobot Tinggi  70-78
𝑤2 = (4 − 2 + 1) (4 − 4 + 1) + (4 − 3 + 1) + (4 − 2 + 1) + (4 − 1 + 1) = 3 10 = 0,3
c. Bobot Tinggi 79-87 𝑤3 = (4 − 3 + 1) (4 − 4 + 1) + (4 − 3 + 1) + (4 − 2 + 1) + (4 − 1 + 1) = 2 10 = 0,2
d. Bobot Tinggi 88-97 𝑤4 = (4 − 4 + 1) (4 − 4 + 1) + (4 − 3 + 1) + (4 − 2 + 1) + (4 − 1 + 1) = 1 10 = 0,1
Tabel 4.9 Bobot tinggi No Kriteria Tinggi (cm) Nilai Ranking Bobot 1 5-8 100 1 0,4 2 9-12 90 2 0,3 3 13-16 80 3 0,2

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
4 17-21 70 4 0,1 5. Menghitung kedekatan nilai antar variable Tabel 4.10 kedekatan nilai variable umur No Kriteria umur (bulan) Nilai Ranking Bobot 1 6-9 100 1 0,33 2 10-13 90 2 0,26 3 14-17 80 3 0,2 4 18-21 70 4 0,13 5 22-24 60 5 0,06
𝐾𝑒𝑑𝑒𝑘𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 12 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 2
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 1
𝐾𝑢 11 = 100 100 = 1 𝐾𝑢 12 = 90 100 = 0.9 𝐾𝑢 13 = 80 100 = 0.8 𝐾𝑢 14 = 70 100 = 0.7 𝐾𝑢 15 = 60 100 = 0.6
Maka akan didapat tabel sebagai berikut :
Tabel 4.11 variabel umur U1 U2 U3 U4 U5 U1 1 0.9 0.8 0.7 0.6 U2 0.9 1 0.89 0.78 0.67 U3 0.8 0.89 1 0.88 0.75 U4 0.7 0.78 0.88 1 0.86 U5 0.6 0.67 0.75 0.86 1 Tabel 4.12 kedekatan nilai variabel berat No Kriteria Berat Nilai Ranking Bobot 1 5-8 100 1 0,4 2 9-12 90 2 0,3 3 13-16 80 3 0,2 4 17-21 70 4 0,1
𝐾𝑒𝑑𝑒𝑘𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 12 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 2
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 1 𝐾𝑏 11 = 100 100 = 1 𝐾𝑏 12 = 90 100 = 0.9 𝐾𝑏 13 = 80 100 = 0.8 𝐾𝑏 14 = 70 100 = 0.7
Maka akan didapat tabel sebagai berikut : Tabel 4.13 kedekatan variabel berat
B1 B2 B3 B4

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
B1 1 0.9 0.8 0.7 B2 0.9 1 0.89 0.78 B3 0.8 0.89 1 0.88 B4 0.7 0.78 0.88 1 Tabel 4.14 kedekatan tinggi No Kriteria Tinggi Nilai Ranking Bobot 1 5-8 100 1 0,4 2 9-12 90 2 0,3 3 13-16 80 3 0,2 4 17-21 70 4 0,1 𝐾𝑒𝑑𝑒𝑘𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 12 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 2 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 1 𝐾𝑡 11 = 100 100 = 1 𝐾𝑡 12 = 90 100 = 0.9 𝐾𝑡 13 = 80 100 = 0.8 𝐾𝑡 14 = 70 100 = 0.7
Maka akan didapat tabel sebagai berikut : Tabel 4.15 variabel tinggi
t1 t2 t3 t4 t1 1 0.9 0.8 0.7 t2 0.9 1 0.89 0.78 t3 0.8 0.89 1 0.88 t4 0.7 0.78 0.88 1 4.1.2 Klasifikasi dengan Metode Neural Network
4.1.2.1 Inisialisasi dengan bilangan acak kecil Range nilai dari bilangan acak terkecil antara 0 sampai 1 Bobot umur Tabel 4. 16 Bobot umur No Kriteria umur (tahun) Bobot Ranking 4 6 0,1 4 4 7 0,2 4 4 8 0,3 4 3 9 0,4 3 3 10 0,5 3 3 11 0,6 3 3 12 0,7 3 3 13 0,8 3 3 14 0,9 3 44 15 0,10 44 44 16 0,11 44 44 17 0,12 44 44 18 0,13 44 43 19 0,14 43 43 20 0,15 43 43 21 0,16 43 43 22 0,17 43 43 23 0,18 43

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
43 24 0,19 43 Tabel 4.17bobot Berat No Kriteria Berat (kg) bobot Ranking 4 3 0,1 4 4 3 0,2 4 4 3 0,3 4 3 3 0,4 3 3 3 0,5 3 3 44 0,6 3 3 44 0,7 3 3 44 0,8 3 3 44 0,9 3 44 43 0,10 44 44 43 0,11 44 44 43 0,12 44 44 43 0,13 44 Tabel 4.18bobot tinggi No Kriteria Tinggi (cm) bobot Ranking 4 34 4 0, 4 4 34 4 0, 4 4 34 4,4 4 3 33 4,3 3 3 33 3 3 3 33 3 3 3 33 3 3 3 33 3 3 3 33 3 3 44 34 44 44 44 34 44 44 44 34 44 44 44 34 44 44 43 33 43 43 43 33 43 43 43 33 43 43 43 33 43 43 43 33 43 43 43 33 43 43 44 34 44 44 44 34 44 44 44 34 44 44 44 34 44 44 43 33 43 43 43 33 43 43 43 33 43 43 43 33 43 43

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
43 33 43 43 43 33 43 43 44 34 44 44 44 34 44 44 44 34 44 44 44 34 44 44 43 33 43 43 43 95 43 43 43 97 0, 43 43 4.1.2.2 Hitung semua unit keluaran tersembunyi pada layer 𝑍 𝑛𝑒𝑡𝑗 = 𝑉0𝑗 + ∑ 𝑥 1 𝑣 𝑖𝑗 𝑝 𝑗=1
Umur 6 bulan mempunyai pembangkit bilangan acak terkecil 0,6 Berat 5,7 kg mempunyai pembangkit bilangan acak terkecil 0,1 Tinggi 61,2 cm mempunyai pembangkit bilangan acak terkecil 0,1
4.1.2.3 Hitung keluaran semua jaringan di Unit Y k (k=1…m) 𝑌 𝑛𝑒𝑡𝑘 = 𝑤0𝑗 + ∑ 𝑧 𝑗 𝑤 𝑗𝑘 𝑚 𝑘=1
Ini menghitung semua jenis layer inputan sample pada data training Data training ke-1 (z1) (z2) (z3) jumlah 0.01 0.01 0.01 (x1) 0.01 0.0001 0.0001 0.0001 0.0003 (x2) 0.01 0.0001 0.0001 0.0001 0.0003 (x3) 0.01 0.0001 0.0001 0.0001 0.0003 0.0009 Jumlah Data training ke-2 (z1) (z2) (z3) jumlah 0.01 0.02 0.03 (x1) 0.01 0.0001 0.0002 0.0003 0.0006 (x2) 0.02 0.0002 0.0004 0.0006 0.0012 (x3) 0.03 0.0003 0.0006 0.0009 0.0018 0.0036 Jumlah Data training ke-3 (z1) (z2) (z3) jumlah 0.01 0.03 0.05 (x1) 0.01 0.0001 0.0003 0.0005 0.0009 (x2) 0.03 0.0003 0.0009 0.0015 0.0027 (x3) 0.05 0.0005 0.0015 0.0025 0.0045 0.0081 Jumlah 4.1.2.4 Tabel Nilai Ketetapan Standar Deviasi Tabel 4.19 Keseluruhan Gizi anak Status Gizi Klinis Antropometri (BB/TB) Nilai

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Ketetapan Gizi Buruk Tampak sangat Kurus dan atau odema pada kedua punggung kaki sampai seluruh tubuh <-3 SD 0.0001 s.d 0.0225 Gizi Kurang Tampak Kurus ≥-3 SD - <-2SD 0.226 s.d 0.1225 Gizi Baik - 2 SD ─ + 2 SD 0.1226 s.d 0.2116 Gizi Lebih > + 2 SD 0.2117 s.d 1 4.1.2.5 Tabel Hasil perhitungan Algoritma Neural Network Backpropotagion adalah sebagai berikut : Tabel 4.20 Hasil Perhitungan Neural Network No Umur (Bulan) Berat Badan (Kg) Tinggi (cm) Hasil 1 6 5.7 61.2 0.0009 2 7 5.9 62.7 0.0025 3 8 6.2 64 0.0081 4 9 6.4 65.2 0.0121 5 10 9.2 73.3 0.0529 6 11 13 81.5 0,1296 7 12 6.9 68.6 0,0289 4.1.2.6 Perhitungan Gizi anak dengan Neural Network
Dengan perhitungan neural Network untuk menentukan klasifikasi dengan tabel sebagai berikut :
Berikut ini adalah pengklasifikasian masing-masing tabel per status gizi dengan standart ketentuan sebagai berikut :
a. Tabel Gizi buruk
b. Tabel Gizi kurang
c. Tabel Gizi Baiak
d. Tabel Gizi Lebih

## 4.2 Validasi dan Hasil Penelitian
Untuk validasi hasil penelitian, digunakan cross validation, yaitu dengan membagi 133 dataset ke dalam 10  bagian,  yaitu  sembilan  bagian  dataset  training  sebanyak  90%  atau  120  dan  satu  bagian  data  testing sebanyak 10% atau 13 .

## 4.3 Hasil Eksperimen dan Pengujian Model
Pada  tahapan  ini  akan  membahas  hasil  dari  experiment  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti,  dimana peneliti sudah melakukan penelitian pada data set standarisasi gizi pada anak, di usia 6 bulan sampai dengan 24 bulan. Pada dua metode data mining tersebut, baik NeuralNetwork maupun K- Nearest Neighbor ( K - nn ). Metode Neural  Network telah  melakukan  sebanyak  10  Validation,  dan  Untuk  K-NN,  telah  melakukan  K sebanyak  25  di  100  Validation.  Rincian  hasil  akan  dibahas  dimulai  dari  Neural  Network  setiap  10 Validation.
4.4 Hasil Uji Validasi menggunakan Metode K-NN
Peneliti telah melakukan validation hingga ke-100, dengan K sampai 25, K disini harus ganjil, karena pada metode K-NN, dengan K ganjil maka akan diketahui kedekatan dari data set pada saat perbandingan yang  lebih  dominan.  Untuk  lebih  detailnya  perhatikan  table  akurasi  dan  jumlah  K  yang  sudah  memiliki akurasi pada setiap masing-masing validation tersebut.
Table 4.21  Hasil Validation 2 dengan K 1 sampai 25

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Validation K Accuracy 2 1 77,44% 2 3 70,68% 2 5 72,93% 2 7 67,67% 2 9 63,91% 2 11 62,41% 2 13 60,90% 2 15 60,15% 2 17 59,40% 2 19 57,14% 2 21 54,89% 2 23 51,13% 2 25 51,88%
Dari validation 2 dengan K 1 sampai 25 dengan hitungan dalam bentuk ganjil, didapat akurasi tertinggi pada K ke-1, jumlah akurasi 77,44%. Dan akurasi terkecil 51,13% K ke-23.
Hasil di atas sesuai dengan proses yang ada, dimana akurasi yang paling tinggi terdapat pada K 3 dan validation  kelipatan  dari  10,  dengan  jumlah  akurasi  95,49%  pada  validation  ke  20,30,  50,  60,80,  90  dan 100.
Tabel 4.22 Konfusion Matrik sebagai berikut
TRUE Gizi Buruk Gizi Kurang Gizi Baik Gizi Lebih Gizi Buruk: 19 1 0 0 Gizi kurang: 0 35 1 0 Gizi Baik: 0 1 55 1 Gizi Lebih: 0 1 1 18 4.5 Hasil Uji Validasi menggunakan Neural Network Table 4.23 Hasil Validation 2 sampai 10 Validation Accuracy 2 96,99% 3 97,74% 4 95,49% 5 96,24% 6 93,98% 7 89,47% 8 92,48% 9 91,73% 10 92,48%
Metode  Neural  Network  yang  dicari  dengan  cara  X-Validation,  yang  tahap  awal  dilakukan  validation dari  2  sampai  10,  dimana  hasilnya  memiliki  rata-rata  validation  di  atas  90%.  Akurasi  yang  paling  tinggi berada pada validation ke- 3, dengan jumlah akurasi 97,74% dan paling kecil pada validation ke- 7 dengan akurasi 89,47%.
Confusion Matrix untuk Neural Network  pada validation ke-3 adalah sebagai berikut
Tabel 4.24 Konfusion Matrik True Gizi Buruk Gizi Kurang Gizi Baik Gizi Lebih Gizi Buruk 19 1 0 0 Gizi Kurang 0 36 1 0 Gizi Baik 0 0 56 0 Gizi Lebih 0 1 0 19

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Dari  kedua  metode  tersebut  yaitu,  Neural  Network  dan  K-Nearest  Neighbor  (K-NN),  dimana  akurasi tertinggi  pada  Neural  Network  adalah  97,74%    pada  validation  ke-3  dan  K-NN  akurasi  yang  paling  tinggi 95,49% pada validation rata-rata kelipatan dari  10.

## PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Kesimpulan dari penerapan 2 metode data mining yang klasifikasi tersebut, yaitu Neural Network dan K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  dalam  mencari  akurasi  terbaik  pada  standarisasi  gizi  anak  pada  Puskesmas Paiton  Probolinggo  tersebut,  ada  kesimpulan  yang  didapat.  Baik  metode  Neural  Network  ataupum  K- Nearest Neighbor (K-NN) akurasi yang paling tinggi ada pada K ke-3 pada metode K-Nearest Neighbor (K- NN) akurasi dan validation ke-3 pada metode Neural Network. Jadi memiliki kesamaan dalam pemprosesan data set pada kedua data minig tersebut. Dan setelah melakukan beberapa uji coba, dimana metode Neural Network  validation  2  sampai  70,  angka  70  dianggap  cukup  karena  melihat  dari  perkembangan  tingkat akurasiannya  dimana  makin  tinggi  akurasinya,  maka  akan  makin  kecil  akurasi  yang  didapat.  Akurasi tertinggi  pada  metode  Neural  Network  adalah  97,74%  pada  validation  ke-3.  Dan  untuk  metode  K-NN, akurasi yang paling tinggi adalah 95,49% dari validation rata-rata kelipatan dari 10 dan pada K ke-3.  Jadi metode akurasi dari kedua metode tersebut yang memiliki akurasi yang paling tinggi adalah Neural Network dengan akurasi 97,74% pada validation ke-3.
5.2 Saran
1. Berdasarkan hasil penelitian di atas untuk pemilihan berdasarkan klasifikasi, sebaiknya menggunakan metode neural network dengan  backpropagation karena  memiliki tingkat keakurasian  yang  lebih  baik dibandingkan dengan metode k-NN
2. Sebaiknya data set yang digunakan lebih banyak lagi agar memiliki tingkat akurasi yang lebih baik.

## Daftar Pustaka
[1] American Academy of Pediatrics, Use of Soy Based Formulas in Infant Feeding ., 2008.
[2] dokterindonesiaonline.com, Jumlah takaran dan jenis makan minum bayi usia 0-12 bulan ., 2008.
[3] Badan Perencanaan Pembangunan Nasional, Rencana Aksi Nasional Pangan dan Gizi 2006-2010 . Jakarta, 2007.
[4] Ariani, Wilayah Rawan Pangan dan Gizi Kronis di Papua, Kalimantan Barat dan Jawa Timur . Bogor: Pusat Analisis dan Kebijakan Pertanian Departemen Pertanian, 2007.
[5] Malik, Gizi Buruk Tewaskan 3,5 Juta Balita Per tahun .: www.lifestyle.okezone.com, 2008.
[6] Irwandy, Sulawesi Selatan Daerah Penghasil Pangan dan Gizi Buruk . Makassar: Program Studi Kesehatan Masyarakat Universitas Hasanudin, 2007.
[7] Clara, Makanan Untuk Bayi Cerdas dan Menjaga Perkembangan Otak Bayi .: mutiarabijaksana.com, 2014.
[8] Mentri Kesehatan, Keputusan Menteri Kesehatan Republik Indonesia ., 2010.
[9] Wu Noerlina, Perancangan Sistem Informasi Berbasis Object Oriented. Jakarta, Indonesia: MitraWacana Media., 2009.
[10] Saputra, Wahyu S. J., Arif Rahman Sujatmika, and Agus Zainal Arifin, eleksi Fitur Menggunakan Random Forest Dan Neural Network . Surabaya, Indonesia: Electronic Engineering Polytechnic Institute, 2011.
[11] Susilowati, Pengukuran Status Gizi dengan Antropometri Gizi . Cimahi, Indonesia, 2008.
[12] Kusrini and Ehha T. Luthfi, Algoritma Data Mining . Yogyakarta: Andi, 2009.
[13] Eko Prasetyo, Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab . Yogyakarta: Andi, 2012.
[14] James Immanuel Luke and Suharjito, "Data Mining Tweet Promosi Produk dan Jasa Secara Otomatis dengan Menggunakan Algoritma Naive Bayes untuk Meningkatkan Engagement Followers Twitter," in Binus University , 2015.
[15] A'ang Subiyakto, "Penggunaan Algoritma Klasifikasi dalam Data Mining," in Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi UIN Jakarta , Jakarta, 2008.
[16] Wu X and Kumar V. Top Ten Algorithms in Data Mining,. New Yurk : CRC Press, 2009.
[17] Han J and Kamber M, Data Mining: Consept and Techniques . New York: Morgan Kaufmann, 2006.
[18] Goujon G and Jianhong W. Chaoqun, Data Clusterin : Theory, Algorithms, and Applications . Virginia: ASA, 2007.
[19] Budi Santosa, Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis . Yogyakarta, Indonesia: Graha Ilmu,
2007.
[20] F Gorunescu, Data Mining: Concepts Models, and Techniques .: Springer, 2011.

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
[21] Bramer and Max, Principles of Data Mining . London: Springer, 2007.