JURNAL GAUSSIAN, Volume 12, Nomor 3, Tahun 2023, Halaman 314 - 321 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## PERBANDINGAN METODE LVQ DAN BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKAS STATUS GIZI ANAK DI KECAMATAN SANGKUB
Fahima Alamri 1* , Setia Ningsih 2* Ismail Djakaria 3 , Djihad Wungguli 4 , Isran K. Hasan 5 1,2,3,4,5 Program Studi Statistika, Universitas Negeri Gorontalo *e-mail : puputalamri10@gmail.com dan setia_stat@ung.ac.id
DOI: 10.14710/j.gauss.12.3.314-321
Article Info: Received: 2023-01-16 Accepted: 2023-07-26 Available Online: 2023-09-05

## Keywords:
Status Gizi; Klasifikasi; LVQ; Backpropagation
Abstract: The  problem  of  children  nutrition  isi  still  a  problem  in various  regions  in  Indonesia.  Poor  or  poor  nutrition  of  children  is influenced  by  several  factors,  namely  insufficient  food  intake  and infectious  diseases.  Undernutrition  or  poor  nutrition  can  be  known from  the  nutritional  status  assessment  obtained  from  classifying  the nutrional status of children. Classification is a part of data mining that is often used to classify data based on certain data or variables. This study  aims  to  compare  the  classification  of  the  nutritional  status  of children  using  data  mining  with  the  learning  vector  quantization (LVQ)  and backpropagation methods.  Test  were  carried  out  using  a comparasion ratio of training and testing data, namely 75% and 25%. From the research results, LVQ is superior with an accuracy of 95,12% and backpropagation of 80,49%.

## 1. PENDAHULUAN
Status  gizi  anak  diberbagai  daerah  di  Indonesia  masih  menjadi  salah  satu  masalah. Berdasarkan hasil riset kesehatan dasar atau yang di sebeut dengan Rikesdas yang dilakukan oleh dinas kesehatan menunjukan bahwa 17,7% bayi usia balita atau dibawah umur 5 tahun masih mengalami permasalahan pada status gizi. Angka tersebut dapat dijabarkan antara lain sebesar 9% balita menderita gizi buruk, dan sebesar 13,8% balita mengalami gizi kurang. Status  gizi  pada  anak  balita  biasanya  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  misalnya  asupan makanan  dari  balita  yang  tidak  mencukupi,  maupun  penakit  infeksi.  Asupan  energi  yang tidak  mencukupi  dapat  menyebabkan  balita  mengalami  ketidak  seimbangan  negatif, menghasilkan  berat  badan  yang  lebih  rendah  jika  dibandingkan  dengan  berat  badan  yang normal  maupun  ideal.  Untuk  mencagah  hal  tersebut  terjadi,  diperlukan  asupan  gizi  yang cukup dan tergantung pada kebutuhan tubuh, status gizi yang optimal dapat dicapai dengan cara mengkonsumsi karbohidrat, lemak, protein, vitamin, dan mineral selama metabolisme sesuai  dengan  data  kecukupan  gizi  zat  lain  untuk  mencapai  keseimbangan  energi  dalam tubuh. Untuk mengatasi masalah ini dapat dimulai dari mengetahui faktor-faktor apa yang dapat berpengaruh terhadap gizi buruk pada anak dan digunakan untuk mengklasifikasikan status gizi anak.
Klasifikasi  adalah  proses  pengelompokan  objek  maupun  benda  secara  logis  menurut ciri-ciri  kesamaannya.  Teknik  klasifikasi  adalah  salah  satu  metode  yang  menjalankan algoritma  dari  fungsi  klasifikasi  pada  data  mining  yang  dapat  digunakan  untuk  dapat menggolongkan  atau  mengelompokkan  data.  Teknik  klasifikasi  ini  juga  dapat  digunakan untuk  membuat  prediksi  atau  informasi  yang  tidak  diketahui.  Terdapat  beberapa  cara maupun  metode  untuk  melakukan  klasifikasi  status  gizi  anak,  diantaranya  adalah menggunakan artificial neural network atau yang dikenal dengan jaringan syaraf tiruan (JST)
JST  merupakan  suatu  metode  kecerdasan  buatan  dengan  komputasi  yang  didasarkan pada bentuk model saraf biologis yang ada pada diri manusia, sehingga computer maupun mesin  dapat  menggunakan  model  tersebut  sebagai  duplikasi  dari  bentuk  kecerdasan
manusia. Secara sederhana, jaringan saraf tiruan merupakan sebuah perilaku yang kompleks dengan menghasilkan jaringan dari seberapa banyak unit dari pemrosesan kecil atau sering dsebut  dengan  neuron.  Dimana  untuk  masing-masing  neuron  tersebut  melakukan  proses sederhana,  menghubungkan  satu  sama  lain  melalui  aturan  koneksi  atau  bobot.  Beberapa metode  JST  yang  dipakai  dalam  mengklasifikasikan  status  dari  gizi  anak,  Misalanya Learning Vector Quantization (LVQ) dann Backpropagation.
LVQ adalah sebuah metode dari JST yang dapat dipakai dalam melakukan pembobotan ataupun  training  pada  setiap  lapisan  yang  kompetitif  dan  terawasi.  Lapisan  ini  secara otomatis akan diberika training untuk dapat melakukan klasifiakasi pada vector input yang telah  diberikan.  Jika  dalam  beberapa  vector  input  tersebut  mempunyai  bobot  jarak  yang sangat  dekat,  maka  setiap  vector-vektor  dari  input  ini  akan  dikelompokkan  kedalam  satu kelas yang identik.  Namun  jika kedua vektor bobot  ini memiliki nilai  yang  tidak berbeda atau hampir sama pada saat menentukan vektor bobot awal, maka mengidentifikasi data pada setiap  kelas  akan  melalui  proses  pembelajaran  yang  cukup  lama,  terutama  jika  data  yang digunakan dalam  jumlah besar. Sedangkan Metode Backpropagation  adalah metode yang memiliki  keunggulan  yang  sangat  baik  untuk  menangani  permasalahan  pada  pengenalan bentuk  dari  pola-pola  yang  kompleks.  Metode  Backpropagation  merupakan  metode  JST yang  terkenal.  Terdapat  beberapa  riset  yang  menerapkan  metode  JST  yang  diaplilakikan pada berbagai studi kasus, diantaranya, mengidentifikasi beberapa objek, mengoperasikan data,  mensintesis  suara  yang  beasal  dari  tulisan,  mendeteksi  virus  yang  ada  pada  laptop maupun  computer,  dan  lain  sebagainya.  (Puspitaningrum,  2006).  Sehingga,  untuk menggunakan  metode  backpropagation  merupakan  sebuah  alternatif  yang  sangat  relevan jika  digunakan  untuk  pengklaisifikasian  status  gizi  balita.  Pada  algoritma  pembelajaran metode  backpropagation  ini  dapat  dikatakan  sebagai  suatu  algoritma  pembelajar  yang terawasi karena input serta outputnya sudah ditentukan terlebih dahulu (Kusumadewi, 2004). Hubungan antara data pada metode ini berfungsi untuk dapat memberikan setiap informasi dengan  jelas  mengenai  suatu  system  jaringan  terbaik  agar  dapat  membangun  dan memodifikasi sehingga dapat memperoleh jaringan saraf tiruan yang terbaik.
Penelitian  sebelumnya  dilakukan  Budiantia  &  Prijodiprodjo  (2013)  mengenain penerapan LVQ1 dan LVQ3 pada pengklasifikasian gizi anak. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, diperoleh penggunaan algoritma LVQ3 dengan parameter window (w) lebih baik  digunakan  pada  masalah  ini  jika  di  bandingkan  LVQ1,  Dimana  berdasarkan  hasil akurasi diperoleh LVQ3 sebesar 95,2%, jika dibandikan dengan hasil akurasi LVQ1 yang memperoleh nilai sebesar 88%. (Elvia Budianita, 2013).
Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  Ningtiyas,  Rohana,  dan  Kusumaningrum  (2021) mengenai Penerapan LVQ3yang digunakan pada pengkalisifikasian gangguan mental dari setiap buruh pabrik. Hasil analisis dengan menggunakan parameter yang berbeda-beda dari learning rate yakni, 0,01; 0,1; dan 0,2. Dan windows 0,1; 0,3; dan 0,5. Serta pengurang dari learning rate berada pada angka 0,1 diperoleh nilai akurasi 100% untuk seluruh parameter learning rate dan window. Hal ini disebabkan oleh semua hasil dari prediksi sudah sesuai dengan kelas. (Ningtiyas, Rohana, Kusumaningrum, 2021).
Penelitian sebelumnya dilakukan oleh Rolimarch dan Darmawan tenteng penggunaan JST dengan metode backpropagation yang digunakan untuk mengkalisifikasikan status gizi dari  balita  (2021).  Pengujian  dilakukan  agar  dapat  memperoleh  nilai  akurasi  dari  hasil prediksi  yang  mengunakan  data  mengenai  persebaran  status  gizi,  Hasil  dari pengkalisifikasian  diperoleh  nilai  akurasi  untuk  setiap  kategori  perbandingan  berat  badan dengan umur sebesar 93,93%, Tinggi badan dengan umur sebesar 81,81% dan berat badan dengan tinggi badan sebesar 96,96% (Evannoah dan Budi, 2021).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  ditentukan  pertama  kali  oleh  Waren  Mc  Culloch  yang merupakan  seorang  neurophysiologoist  dan  Walters  Pits  yang  merupakan  logician.  Akan tetapi  pada  saat  itu  teknologi  yang  ada  tidak  memungkinkan  kedua  orang  tersebut  untuk dapat  mengembangkan  mengenai  JST  secara  lebih  lanjut.  JST  merupakan  suatu  yang dikembangkan  dari  model  otak  manusia.  Selain  itu  JST  sering  digunakan  karena  neural network  ini  dapat  digunakan  dengan  program  maupun  aplikasi  dari  computer  serta  dapat menyelesaikan  masalah  mengenai  proses  perhitungan  pada  saat  proses  training  dilakukan (Kusuma Dewi, 2003).
JST  memiliki  pendekatan  yang  tidak  sama  dengan  computer  konvensional  dalam memecahkan  masalah  klasifikasi.  Dimana  pada  computer  konvensional  menggunakan sebuah  proses  algoritma  atau  menjalankan  suatu  perintah  agar  dapat  menyelesaikan permasalahan,  apabila  perintah  yang  digunakan  tersebut  tidak  dapat  diketahui  maka computer  konvensional  akan  menagalami  kenala  dalam  memecahkan  permasalahan tersebut.  JST  maupun  agoritma  computer  konvensional  merupakan  dua  hal  yang  saling melengkapi  dan  tidak  saling  bersaing.  Hal  ini  dikarenakan  computer  konvensional  sering dipakai untuk mengontrol JST agar diperoleh hasil yang maksimal.
Dalam JST terdapat salah satu metode yakni metode klasifikasi. Klasifikasi merupakan teknik analisis dengan melihat perilaku dan atribut  dari suatu  grup yang telah ditentukan. Teknik  ini  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  yang  baru  dengan  cara melakukan manipulasi data yang sudah dikalsifikasikan dan menggunakan hasil yang telah diperoleh  untuk  dapat  memberikan  beberapa  aturan.  (Aprilia,  dkk,  2013).    Klasifikasi  itu sendiri  merupakan  suatu  proser  agar  dapat  memperoleh  model  maupun  fungsi  yang  akan digunakan  untuk  menggambarkan  maupun  membedakan  suatu  konsep  data.  Model Klasifikasi dibuat berdasarkan analisis dari suatu set data training (yakni berupa objek data yang sudah dikenal label kelasnya). Model ini dapat digunakan untuk melakukan prediksi label kelas objek dengan kelasnya yang belum diketahui. (Han dkk, 2012).
Learning Vector Quantization (LVQ) awalnya diperkenalkan oleh Tuevo Khonen. LVQ adalah sebuah metode dari jaringan saraf tiruan dengan teknik pembelajaran yang dilakukan dalam  lapisan  kompetitif  dan  terawasi.  Sebuah  lapisan  kompetitif  pada  model  LVQ  akan secara otomatis dapat belajar agar dapat melakukan klasifikasi padavektor-vektor dari input kedalam kelas secara berkelompok dan telah didefinisikan melalui jaringan-jaringan yang sudah  di  training  sebelumnya.  Kelas-kelas  yang  diperoleh  dari  hasil  lapisan  kompetiti tersebut hanya bergantuk terhadap jarak antar vector-vector inputannya. Jika kedua vector input memperoleh nilai yang mendekati nilai yang sama dengan vector input, hal ini akan berpengaruh pada lapisan kompetitif tersebut akan memilih kedua vector input tersebut pada kelas yang sama.
LVQ  nerupakan  jaringan  yang  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  pola  agas setiap  unit  akan  menjadi  keluaran  yang  dapat  menyatakan  suatu  kelas  maupun  kategori. Vektor bobot pada setiap unit output biasa dikatakan dengan vector referensi untuk setiap kelas yang disebutkan oleh unit tersebut. Selaini itu Menurut Nurkhozin dkk, (2011) LVQ merupakan jaringan dengan satu layer yang tersusun oleh dua lapisan yakni lapisan masukan (input) dan lapisan keluaran (output). Sedangkan menurut Kusuma dewi (2003), LVQ adalah sebuah  metode  yang  dapat  dipakai  untuk  melakukan  pembelajaran  yang  terawasi  pada lapisan kompetitif.
Menurut Sutojo dkk (2011) LVQ adalah sebuah metode training pada lapisan kompetitif yang  terawasi  dengan  menggunakan  pembelajaran  langsung  untuk  dapat  memperoleh klasifikasi setiap vector input kedalam kelas tertentu. Selain itu jarak yang ada antara vector input dapat memperoleh kelas-kelas, Sehingga jika terdapat dua vector inputan yang tidak berbeda, maka dari kedua vector inputan tersebut akan masuk kedalam kelas yang sama pada saat proses klasifikasian berlangsung pada lapisan kompetitif.
Arsitektur  jaringan  LVQ  adalah  lapisan  penyusun  yang  digunakan  untuk  dapat menentukan pola dari setiap neuron. Seperti yang ditunjukan pada Gambar 1.
Gambar 1: Arsitektur dari JST LVQ (Fausett, 19994)
Sesuai dengan gambar 1 ditunjukan contoh dari struktur pada jaringan LVQ yang terdiri dari  empat  layers  sebagai  inputan,  neuron  sebanyak  dua  unit  dan  dua  unit  layer  output. Dimana  untuk  W 1 dan  W 2 adalah  bobot  yang  dapat  menghubungak  layers  input  menuju layers output. Pada setiap fungsi aktivasi dengan simbil F melakukan pemetaan dari y_in ke y 1 atau  y 2 .  Fungsi  dari  aktivasi  F 1 akan  dapat  memetakan  y_in 1 menuju 1 1 y = jika
1 2 x w x w −  − dan 2 0 y = .  Demikian  juga  dengan  fungsi  aktivasi  dari  F 2 akan  dapat memetakan y_in 2 ke 2 1 y = apabila 1
2 x w x w −  − dan 1 0 y =

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  data  yang  diguanakan  adalah  data  sekunder  berupa  data  rekam medis  status  gizi  anak  pada  bulan  agustus  tahun  2021  hingga  tahun  2022  di  Puskesmas Sangkub. Variabel yang dipakai pada penelitian ini antara lain adalah sebagai berikut: Berat badan (X1), Tinggi badan (X2), Penyakit infeksi yang menyertai (X3), Nafsu makan (X4), dan Pekerjaan kepal keuarga (X5)
Dalam melakukan analisis dan pengolah data menggunakan software R dan Microsof Excel. Adapun tahapan yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Menginput data penelitian
2. Menormalisasikan data dengan persamaan berikut:
𝑋 ∗ = 𝑥 − 𝑚𝑖𝑛(𝑥)
𝑚𝑎𝑥(𝑥) − 𝑚𝑖𝑛(𝑥)
3. Mengklasifikasikan  data  menggunakan  metode  Learning  Vector  Quantization dengan Langkah-langkah sebagai berikut:
a. Menetapkan
1) Bobot awal dari variabel input ke j menuju ke cluster ke-I; dengan I = 1, 2, …, k. dan j =1, 2, …, m.
2) Masukan epoh: MaxEpoh
3) Parameter learning rate: α
4) Pengurangan learning rate: Dec α
5) Minimum learning rate yang diperbolehkan: Min α
b. Meninput
1) Imput data: x ij dengan I = 1, 2, …. N dan j = 1,2, …, m
2) Target berupa kelas: T k dengan k=1,2, …, n
c. Menentapkan kondisi awal: epoh = 0
d. Memulai proses jika: (Epoh ≤ Max Epoh) dan (α ≥ min α)
1) Epoh = epoh + 1
2) Menentukan J sedemikian hingga i j x w − minimum dengan j =1, 2, …, k
3) Memperbaiki Wj dengan ketentuan:
Jika j C T = maka ( ) ( ) ( ) j j j W baru W lama x W  = + − Jika j C T  maka ( ) ( ) ( ) j j j W baru W lama x W  = − −
e. Reduksi nilai learning rate dengan mengurangkan nilai α dengan α - Dec α.
4. Mengklasifikasikan data menggunakan metode Backpropagation
a) Input vektor uji (x j ) bobot terkahir pelatihan
b) Menghitung output pada hiden layer 0 1 n j jk j i ji i Z W v x v = = +  c) Menghitung output pada outout layer
0 _ k k j jk y in w Z W = +  d) Menghitung sinyal output dengan mengggunakan fungsi aktivasi
( ) _ k k Y f y In =
e) Memperoleh hasil data yang mendekati Yk
5. Memilih  metode  terbaik  diantara  keua  metode  tersebut.  Metode  dengan  bobot akurasi terbesar dipilih sebagai metode terbaik
+ = TP TN akurasi N
6. Membuat Kesimpulan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam melakukan pengklasifikasian menggunakan metode LVQ dan Backpropagation adalah menormalisasikan data dengan menggunakan nilai tertinggi dan nilai terendah dari setiap variabel  yang bersifat  kontinu. Setelah melakukan proses normalisasi  data berubah menjadi bentuk biner sesuai dengan kebutuhan pada jaringan. Ketentuan untuk merubah data menjadi bentuk biner adalah:
( ) ( ) 1, 0, 5 0, 0, 5 x biner jika x bernilai x biner jika x bernilai =  = 
Metode  backpropagation  ditentukan  dengan  menggunakan  arsitektur  dari  JST  atau disebuat dengan jaringan syaraf tiruan. System kerja dari JST sendiri terdiri dari tiga lapisan yakni  lapisan  input,  lapisan  hidden  layer  dan  lapisan  output.  Pada  saetiap  lapisan  diberi pembobotan  yang  dapat  mentransformasi  nilai  dari  input  untuk  menjadi  output.  Hasil analisis  untuk  pembagian  data  pelatihan  dan  data  uji  coba  pada  metode  backpropagation diperoleh  sebanyak  122  responden  untuk  data  training.  Responden  dipilih  secara  acak berdasarkan umlah data yang tersedia. Data yang terpilih memuat masing-masing kategori pada variabel statusgizi balita.
Metode backpropagation digunakan ntuk mengetahui kestabilan hasil deteksi status gizi pada  balita  di  kecamatan  Sangkub.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  10 hidden  layer , sehingga diperoleh hasil klasifikasi dengan menggunakan metode ini yakni seperti pada tabel 1.
Tabel 1: Hasil klasifikasi dengan menggunakan metode backpropagation References Predection True False True 33 8 False 0 0
Klasifikasi hasil prediksi dengan menggunakan backpropagation dengan prediksi benar dan data asli benar sebesar 33 data, kemudian hasil prediksi benar dan data asli bernilai salah sebanyak 8. Dengan demikian perhitungan akurasi adalah sebagai berikut:
100%
33 0 100% 41 80, 49% TP TN Akurasi N + =  + =  =
Sedangkaln kalasiifikasi hasil prediksi dengan menggunakan LVQ dengan jumlah data latih sebanyak  75%  dari  jumlah  data  yang  di  gunakan  sebagai  sampel  yakni  122  responden. kemudian  data  testing  sebanyak  25%  dari  jumlah  data  secara  keseluruhan  yaitu  41 responden, diperoleh sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil klasifikasi dengan metode LVQ
References Predection True False True 32 1 False 1 7
Hasil klasifikasi dengan menggunakan metode LVQ dengan prediksi benar dan data asli benar sebesar 33 data, dan preiksi salah dan data asli salah sebanyak 7 data, kemudian hasil prdiksi benar dan data asli bernilai salah sebanyak 1 demikian juga untuk prediksi salah dan data aslinya benar bernilai 1. Sehingga perhitungan akurasinya diperoleh sebagai berikut:
100% 32 7 100% 41 95,12% TP TN Akurasi N + =  + =  =
Metode backpropagation maupun LVQ adalah suatu metode yang dipakai untuk dapat menyelesaikan permasalahan pada pengklasifikasian dengan menggunakan algoritma yang berbeda.  Arsitektur backpropiagation mencakup  jaringan  syaraf  tiruan  (JST) multiplayer perceptron atau  lapis  jamak,  karena  mempunya  satu  ataupun  lebih  layar  tambahan  selain layer input dan layer output. Layar tambahan ini dinamakan dengan hidden layer. Sedangkan LVQ  adalah  jaringan  satu  layer  yang  mempunyai  satu  layer  input  dan  layer  output.  Pada metode  LVQ  memiliki  neuron  yang  setip  neuronnya  berada  pada  layer  input  akan  selalu berhubungan seng neuron yang berada pada layer output.
Hasil perbandingan dari kedua metode tersebut dengan menggunakan jumlah data yang sama  sebagai  parameter  dalam  pada  proses  training  menunjukkan  bahwa  hasil  klasifikasi dari kedua metode ini berdasarkan banyaknya data training dan data testing yang digunakan. Hasil rata-rata dari akurasi yang paling tinggi untuk setiap parameter kemudian di tentukan untuk mendapatkan perbandingan antara kedua metode tersebut.
Tabel 3. Perbandingan Akurasi klasifikasi Backpropagation dan LVQ
Metode Hasil Sesuai Akuarasi Backpropagation 33 80.49% LVQ 39 95.12%
Dengan  demikian  akurasi  terbaik  adalah  model  dengan  menggunakan  LVQ  dengan akurasi sebesar 95,12% sedangkan backpropagation memiliki akurasi sebesar 80,49%. Hal ini terjadi karena pada saat menggunakan metode LVQ memerlukan waktu itersi untuk dapat memperoleh  bobot  akhirnya  selama  berlangsung  proses  iterasi.  Sedangkan  untuk  metode backpropagation  selain  mengumpan  maju  (feedforward)  sinyal  masukkan  menuju  unit keluaran,  metode  ini  menyebabkan  mundur  kembali  (backward)  sinyial  keluaran  menuju lapisan  masukkan  apabila  sinyal  keluaran  yang  dihasilkan  pada  proses  feedforward  tidak sesuai dengan apa yang diharapkan.

## 5. KESIMPULAN
Hasil kajian analisis dan pembahasan pada penelitian ini dapat memberikan beberapa kesimpulan  yakni  sebagai  berikut:  Klasifikasi  status  gizi  balita  dengan  mengggunakan meggunakan metode learning vector quantization (LVQ) dengan jumlah sampel 163 yang dibagi masing-masing menjadi 122 responden data training dan 41 responden menjadi data testing di peroleh jumlah prediksi yang sesuai dengan data aslinya sebanyak 39 dari 41 data testing sehingga nilai akurasi sebesar 95,12%.
Dengan  menggunakan  metode  Backpropagation  diperoleh  hasil  klasifikasi  dengan menggunakan 163 sampel dengan masing-masing sampel dibagi menjadi 122 data training dan 41 data testing di peroleh jumlah prediksi yang sesuai dengan data aslinya sebanyak 33 dari 41 data testing sehingga nilai akurasi sebesar 80,49%
Hasil akurasi dari klasifikasi ini didasarkan pada jumlah data training serta data testing yang sama, sehingga di perolej akurasi pada metode LVQ sebesar 95,12%. Sedangkan utuk
metode backpropagation memiliki nilai akurasi sebesar 80,49%. Berdasarkan perbandingan dari kedua performa akurasi tersebut maka disimpulakan bahwa penggunaan metode LVQ pada permasalahan pengklasifikasian tingkat gizi balita di kecamatan sangkub lebih baik jika dibandingkan dengan metode backpropagation.

## DAFTAR PUSTAKA
Budianita, E. dan Prijodiprodjo, W. 2013. Penerapan learning vectorquantization (lvq) untuk klasifikasi status gizi anak. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems), 7(2):155–166.
Budianita,  E.  dan  Novriyanto,  2015.  Klasifikasi  Status  Gizi  Balita  Berdasarkan  Indikator Antropometri  Berat  Badan  Menurut  Umur  Menggunakan  Learning  Vector Quantization.  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi,  Komunikasi  dan  Industri (SNTIKI) 7
Darmawan,  J.  B.  dan  Pratama,  E.  R.  2021.  Klasifikasi  status  gizi  balita  menggunakan jaringan  syaraf  tiruan  backpropagation.  In  Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  dan Teknologi Terapan (Ritektra), pages E7– E7.
Dewi, S. K. 2004. Membangun jaringan syaraf tiruan menggunakan matlab dan excelink. Graha Ilmu.
Fausett,  L.  V.  2006.  Fundamentals  of  neural  networks:  architectures,  algorithms  and applications. Pearson Education India.
Han, J., Kamber, M., dan Pei, J. 2012. Data mining: concepts and techniques, waltham, ma. Morgan Kaufman Publishers, 10:978–1
Kusumadewi, S. 2003. Artificial intelligence (teknik dan aplikasinya). Yogyakarta Penerbit Graha Ilmu
Nurkhozin, A., Irawan, M.  I., dan Mukhlas, I. 2011. Komparasi hasil klasifikasi penyakit diabetes mellitus  menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation dan learning vector  quantization.  In  Prosiding  Seminar  Nasional  Penelitian,  Pendidikan  dan Penerapan MIPA, pages M33–M40.
Ningtiyas, A. A., Rohana, T., dan Kusumaningrum, D. S. 2021. Penerapanlearning vector quantization  3  untuk  mengklasifikasi  gangguan  mental  pada  buruh  pabrik.  In Conference on Innovation and Application ofScience and Technology (CIASTECH), pages 389–398.
Purwanti,  E.,  Chandra,  F.,  Pujiyanto  2013.  Desain  Sistem  Klasiﬁkasi  Kelainan  Jantung menggunakan Learning Vector Quantization. jurnal fisika dan aplikasinya. volume 9, nomor 2
Purwati Nani. 2016. Klasifikasi Status Gizi Balita Berdasarkan Indeks Antropometri Bb/U Dan  Bb/Tb  Menggunakan  Algoritma  Backpropagation.  donesian  Journal  on Networking and Security - Volume 5 No 4 – 2016
Puspitaningrum, D. 2004. Pengantar jaringan syaraf tiruan. Yogyakarta. Penerbit Andi Sutojo, T., Mulyanto, E., dan Suhartono, V. 2010. Kecerdasan buatan, 2010. Yogyakarta: Penerbit Andi.
Wicaksana, I., Aprilia, D., Baskoro, D., dan Ambarwati, L. 2013. Belajar data mining dengan rapidminer. First, Remi Sanjaya