## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 12 − 20 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3478

## Implementasi Metode Learning Vector Quantization (LVQ) Untuk Klasifikasi Keluarga Beresiko Stunting
Abdul Aziz 1 , Fitri Insani 2* , Jasril 3 , Fadhilah Syafria 4
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11950111664@students.uin-suska.ac.id, 2,* fitri.insani@uin-suska.ac.id, 3 jasril@uin-suska.ac.id,
4 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: fitri.insani@uin-suska.ac.id Submitted: 19/05/2023 ; Accepted: 27/06/2023 ; Published : 29/06/2023
Abstrak –Stunting adalah kondisi tinggi postur tubuh anak terlalu pendek dari rata-rata kelompok anak seusianya. Kondisi ini mempengaruhi kesehatan balita pada jangka pendek dan panjang, yaitu postur tubuh tidak optimal ketika dewasa, berkurangnya kesehatan reproduksi, serta gangguan fungsi kognitif yang mengarah pada kinerja akademik yang buruk  . Salah satu faktor penyebab stunting adalah kurangnya pemenuhan gizi, fasilitas kesehatan dasar, serta pola pengasuhan yang buruk dari orang tua. Namun, pendataan dan klasifikasi keluarga beresiko stunting saat ini masih dengan menggunakan microsoft excel, yang tidak efektif dalam mengolah data besar. Oleh sebab itu, model LVQ  digunakan untuk mengklasifikasikan data dengan cepat. Berdasarkan pengujian, hasil optimal dicapai dengan menggunakan jumlah neuron input sebanyak 7, jenis jarak menggunakan chebychev distance, learning rate sebesar 0.1, jumlah epoch sebanyak 7, dan 30% data latih. Akurasi sebesar 99.83% dicapai dengan  menggunakan  pengujian  tersebut.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  LVQ  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi keluarga yang beresiko mengalami stunting.
Kata Kunci: Stunting; LVQ; Klasifikasi; Keluarga Beresiko Stunting; Gizi
Abstract– Stunting is a condition where a child's height is too short compared to children of the same age. This condition affects the health of toddlers in the short and long term, such as suboptimal body posture in adulthood, decreased reproductive health, and decreased  learning  capacity,  resulting  in  suboptimal  performance in school.  One  of the  causes  of  stunting  is  a  lack  of nutrition, basic health facilities, and poor parenting practices. However, the current data collection and classification of families at risk of stunting still use Microsoft Excel, which is ineffective in processing large data. Therefore, the LVQ method, which is an improvement of the Vector Quantization method, is used to accelerate the classification process. In this study, 5 parameters were tested, and the optimal result was achieved by using 7 input neurons, Chebychev distance as the distance measure, a learning rate of 0.1, 7 epochs, and 30% of training data. With these parameters, an accuracy of 99.83% was obtained. Based on these results, the LVQ method can help improve accuracy in classifying families at risk of stunting.
Keywords : Stunting; LVQ; Classification; Families at Risk of Stunting; Nutrition.

## 1. PENDAHULUAN
Stunting merupakan  masalah  umum  pada  balita  di  Indonesia  yang  diakibatkan  oleh  gizi  buruk[1]. Stunting diartikan sebagai  suatu  kondisi  tinggi  postur tubuh anak terlalu pendek dari rata-rata kelompok anak seusianya [2][3]. Prevalensi stunting pada balita di Indonesia sekitar 24,4%, menurut data SSGI (Studi Status Gizi Indonesia) tahun  2021  masih  di  atas  batas  yang  ditetapkan WHO  yaitu  20% [4].  Hal  ini  membuat  Indonesia  berada  pada peringkat ketiga di Asia Tenggara pada prevalensi balita stunting . Stunting tidak hanya berdampak langsung, tetapi juga berdampak jangka panjang, seperti postur tubuh saat orang  dewasa  yang  buruk,  kesehatan  reproduksi  yang  buruk,  dan  prestasi  akademik  di  bawah  standar  karena kurangnya perkembangan intelektual[5]. Orang tua memainkan peranan yang penting dalam mencegah stunting pada balita. Pola pemenuhan gizi , fasilitas kesehatan dasar, dan pola asuh yang buruk dari orang tua merupakan faktor  keluarga  mengalami stunting [6].  Akibatnya,  penting  untuk  berupaya  menurunkan  jumlah  keluarga  yang berisiko stunting .
Salah  satu  cara  penanganan  keluarga  beresiko stunting adalah  dengan  memberikan  pendampingan  dan bantuan oleh pemerintah. Namun, banyak program pemerintah yang belum tepat sasaran dan belum sesuai kriteria yang  diharapkan  [7].  Kampung  KB  Tunas  Harapan  merupakan  salah  satu  contoh  kampung  KB  (Kampung Berkualitas)  yang  gencar  dalam  pengentasan stunting di  di  Kecamatan  Tuah  Madani  Kota  Pekanbaru    [8][9]. Dalam prosesnya, Kampung KB Tunas Harapan memerlukan pendataan dan klasifikasi keluarga berisiko stunting yang  menjadi  sasaran  utama  dalam  program  pengentasan stunting .  Namun,  proses  pendataan  dan  klasifikasi keluarga beresiko stunting masih  menggunakan cara yang bersifat  manual  yaitu menggunakan microsoft excel . Seiring berjalannya waktu, proses klasifikasi keluarga beresiko stunting menjadi rumit karena peningkatan jumlah penduduk.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  cara  yang  lebih  baik  untuk  mengkategorikan  keluarga  yang  berisiko mengalami stunting . Klasifikasi  adalah  praktik  mengkategorikan  sesuatu  menurut  seperangkat  aturan  atau  kriteria[10]  [11]. Model  LVQ  merupakan  perbaikan  dari  model Vector  Quantization yang  memungkinkan  mengelola  data  yang besar dalam waktu singkat. LVQ telah diaplikasikan untuk berbagai masalah klasifikasi, seperti pengklasifikasian pencemaran air sungai[12] , persalinan[13], penyakit infeksi saluran pernapasan akut (ISPA)[14], klasifikasi status gizi  balita[15]dan  prediksi  penerimaan  bantuan[16][17][18].  Saat  ini,  ada  beberapa  peneliti  telah  melakukan penelitian dalam membandingkan LVQ dengan metode klasifikasi lainnya. Hasil penelitian [19]menyatakan LVQ

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 12 − 20 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3478
lebih cepat dan akurat daripada SOM pada klasifikasi data akreditasi.Selain itu, [20] menyatakan hasil nilai akurasi LVQ lebih tinggi dari ID3 dan C45 dalam memprediksi pemberian bantuan UKM jasa telematika Indonesia.
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  LVQ  untuk  klasifikasi  data.  Selain  melengkapi  penelitian sebelumnya yang menggunakan LVQ dalam klasifikasi secara umum, penelitian ini fokus pada klasifikasi keluarga beresiko  stunting  dengan  mengumpulkan  dan  menganalisis  data  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan. Penelitian  ini  juga  memanfaatkan  parameter  yang  tersedia  dalam  RapidMiner  untuk  mengoptimalkan  proses klasifikasi, termasuk mengatur jumlah neuron input, jenis jarak, learning rate , jumlah epoch, dan persentase data latih.Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  mengimplementasikan  metode  LVQ  untuk  klasifikasi  keluarga  beresiko stunting di  Kampung  KB  Tunas  Harapan.  Selanjutnya,  data  akan  diolah  menggunakan  metode  LVQ  untuk mengklasifikasikan keluarga-keluarga tersebut menjadi kelompok yang memiliki risiko stunting dan tidak beresiko stunting .  Diharapkan  hasil  penelitian  ini  dapat  menjadi  solusi  untuk  mempercepat  dan  meningkatkan  akurasi proses  klasifikasi  keluarga  beresiko stunting di  Kampung  KB  Tunas  Harapan,  sehingga  program  pengentasan stunting dapat berjalan lancar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Bagian ini akan menjelaskan metodologi penulis untuk melakukan penelitian ini. Ketujuh langkah penelitian ini digambarkan pada Gambar 1.
.
Gambar  1. Langkah-langkah Penelitian
2.1  Rumusan Masalah
Tahap awal dalam sebuah penelitian adalah mencari permasalahan yang akan diangkat dan diteliti. Pada penelitian ini, rumusan masalah yang dibahas adalah mengenai implementasi model klasifikasi Learning Vector Quantization (LVQ)  untuk  memprediksi  resiko stunting pada  keluarga.  Dalam  penelitian  ini,  metode  LVQ  digunakan  untuk menganalisis data keluarga yang berisiko mengalami stunting di Kecamatan Tuah Madani.

## 2.2 Studi Pustaka
Pada  fase  ini,  penulis  mendefinisikan  masalah,  menyelidiki  konteks  historisnya,  dan  membaca  literatur  atau penelitian yang relevan dalam upaya mencari solusinya. Penulis mempelajari teori-teori yang relevan, seperti teori tentang stunting , teori keluarga beresiko stunting , dan teori tentang metode LVQ.

## 2.3 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan di Balai Penyuluhan KB di Kecamatan Tuah Madani untuk mengumpulkan data yang diperlukan. Data primier yang digunakan adalah data pendataan keluarga tahun 2021 dari Balai Penyuluhan KB Kecamatan Tuah Madani. 7 dari 20 parameter untuk menilai keluarga berisiko stunting ditunjukkan pada Tabel 1 berikut.
Tabel  1. Data Keluarga Beresiko Stunting Kecamatan Tuah Madani Data ke- Kode keluarga NIK Kepala keluarga Nama kepala keluarga Keluarga memiliki anak baduta Keluarga memiliki anak balita PUS PUS Hamil ... Kategori Keluarga beresiko stunting 1. 147… 321… A…Muna…     …  2. 147… 140… Aa…Musli…     …  3. 147… 140... A.. Sup…     … 

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 12 − 20 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3478
4. 147… 149… Ab…     …  5. 147… 1471… Aba… Pel…     …  6. 147… 140… Ab… Sak…     …  7. 147… 120… Ab... Az…     …  8. 147… 147… Ab.. Ri…     …  9. 147… 471… Abd… Has…     …  … … … … … … … … ... … 23619 147… 147… Zu..r Di..     … 

## 2.4 Data Preprocessing
Pada tahapan ini menyiapkan data untuk digunakan dalam analisis LVQ . Cleaning data, transformasi data, dan imputasi data dilakukan pada fase preprocessing. Performa dan keakuratan model LVQ dapat ditingkatkan dengan melakukan preprocessing data yang benar.
a. Cleaning Data
Pada tahap ini, memfilter parameter yang tidak diperlukan dalam proses klasifikasi. Parameter yang dihapus yaitu kode keluarga, nomor induk kependudukan, dan nama keluarga karena tidak mempengaruhi hasil klasifikasi. Hasil cleaning data pada Tabel 2 berikut.
Tabel  2. Hasil Cleaning Data
Data ke- Keluarga memiliki anak baduta Keluarga memiliki anak balita PUS PUS Hamil Anak putus sekolah Tidak ada sumber penghasilan Lantai rumah tanah ... Keluarga beresiko stunting 1.     -   …  2.     -   …  3.     -   …  4.     -   …  5.     -   …  6.     -   …  7.     -   …  8.     -   …  9.     -   …  … … … … … … …  ... … 23619     -   … 
b. Transformasi Data
Menurut algoritma LVQ, vektor input ditugaskan ke kelas dengan jarak terkecil ke vektor bobotnya. Oleh karena itu, nilai kelas dan parameter yang berupa symbol diubah menjadi bentuk numerik sehingga jaringan LVQ dapat  mengidentifikasi  data  dengan  benar.  Fitur replace dan change pada  Rapidminer  digunakan  untuk transformasi dalam penelitian ini. Transformasi data dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.
Tabel  3 . Hasil Transformasi Data
Keluarga memiliki anak baduta Keluarga memiliki anak balita PUS PUS Hamil Anak putus sekolah Tidak ada sumber penghasilan Lantai Rumah Tanah Makan Makanan Beragam … Keluarga Beresiko Stunting 0 0 1 0 - 0 0 0 … 2 1 1 1 0 - 0 0 0 … 1 0 0 1 0 - 0 0 0 … 2 0 1 1 0 - 0 0 0 … 1 0 0 1 0 - 0 0 0 … 1 1 0 1 0 - 0 0 0 … 1 0 0 1 0 - 0 0 0 … 1 0 1 1 0 - 0 0 0 … 1 0 0 1 0 - 0 0 0 … 1 … … … … … … … … … … 0 1 1 0 - 0 0 0 0 1
c. Imputasi Data
Agar data dapat digunakan untuk pengujian dan analisis, imputasi data digunakan untuk mengganti nilai lain dengan nilai yang kosong atau hilang. Aplikasi Rapidminer digunakan untuk melakukan imputasi data. Hasil

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 12 − 20 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3478
imputasi data ditampilkan pada Tabel 4..
Tabel  4. Hasil Imputasi Data Keluarga memiliki anak baduta Keluarga memiliki anak balita PUS PUS Hamil Anak putus sekolah Tidak ada sumber penghasilan Lantai Rumah Tanah Makan Makanan Beragam … Keluarga Beresiko Stunting 0 0 1 0 1 0 0 0 … 2 1 1 1 0 1 0 0 0 … 1 0 0 1 0 1 0 0 0 … 2 0 1 1 0 1 0 0 0 … 1 0 0 1 0 1 0 0 0 … 1 1 0 1 0 1 0 0 0 … 1 0 0 1 0 1 0 0 0 … 1 0 1 1 0 1 0 0 0 … 1 0 0 1 0 1 0 0 0 … 1 … … … … … … … … … … 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1

## 2.5 Pemodelan menggunakan LVQ
Algoritma LVQ akan diterapkan pada data yang diproses setelah proses pengolahan data selesai. Tahapan metode pelatihan LVQ sebagai berikut [21].
a. Pada proses awal, tentukan nilai parameternya, yaitu  nilai learning rate (α), jumlah iterasi (epoch),  penerunan learning rate (Dec α), minimum learning rate (Min α) yang akan digunakan dan tentukan bobot awal kelas. b. Inputkan data dan kelas
c. Lakukan jika ( 𝑒𝑝𝑜𝑐 ℎ ≤ maksimum 𝑒𝑝𝑜𝑐 ℎ 𝑑𝑎𝑛 𝛼 ≥ min α):
1. Epoch = epoch + 1;
2. Hitung jarak minimum, dapat menggunakan perhitungan jarak berikut.: Jarak Euclidean antara vektor input X dengan vektor bobot W ke-i:
𝑑(𝑋, 𝑊 𝑖 ) = √∑ (𝑋 𝑗 − 𝑊 𝑖𝑗 ) 2 𝑗=1 (1)
Jarak Manhattan antara vektor input X dengan vektor bobot W ke-i:
𝑑(𝑋, 𝑊 𝑖 ) = ∑ |𝑋 𝑗 − 𝑗=1 𝑊 𝑖𝑗 | 2 (2)
Jarak Chebychev antara vektor input X dengan vektor bobot W ke-i:
𝑑(𝑋, 𝑊 𝑖 ) = max  (| 𝑋 𝑗 − 𝑊 𝑖𝑗 |) 2 (3)
Keterangan : d (X,W i ) :jarak minimum vektor
X
:vektor input yang akan diklasifikasikan
W i : vektor bobot ke-i pada layer output, yang merepresentasikan suatu kelas.
j
: indeks pada atribut atau fitur.
3. Lakukan pembaharuan bobot untuk memperbaharui bobot :
Apabila 𝑇 = 𝐶 𝑗 maka :
𝑊 𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑊 𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + 𝛼[𝑋 𝑖 − 𝑊 𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎)] (4)
Apabila 𝑇 ≠ 𝐶 𝑗 , maka :
𝑊 𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑊 𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) − 𝛼[𝑋 𝑖 − 𝑊 𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎)] (5)
Keterangan :
X
: vektor pelatihan
T
: Kelas yang benar pada Vektor pelatihan.
W j
: vektor bobot pada output ke-j C j : Kelas yang menampilkan output ke-j d. Hentikan proses jika tercapai maksimumEpoch.
e. Setelah pelatihan selesai, akan diperoleh bobot akhir ( 𝑤 ) setelah proses tersebut.
2.6 Pengujian dan Analisis

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 12 − 20 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3478
Pada langkah ini, pengujian data dengan berbagai masukan untuk melihat pengaruhnya terhadap akurasi. Dalam pengujian ini, 5 skenario berbeda diuji dengan bantuan tools Rapidminer dengan pengaturan parameter yang dapat disesuaikan. Pengujian  tersebut yaitu pengujian jumlah neuron, jenis jarak, alpha, epoch, jumlah pembagian data latih.

## 2.7 Kesimpulan dan Saran
Tahapan ini, mencakup kesimpulan akhir penelitian. Selain itu, saran untuk  penelitian lebih lanjut dimasukkan pada tahap ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar  2. Arsitektur LVQ Klasifikasi Keluarga Beresiko Stunting
Berdasarkan  Gambar  2  tersebut,  parameter  X1  samapai  X17  merepresentasikan  neuron  input  yang digunakan, sedangkan kelas adalah neuron output yang dihasilkan dari perhitungan bobot. Pada neuron input X1 sampai X17 ,  angka 1 diartikan sebagai “iya” dan angka 0  diartikan sebagai kata “tidak”. Pada data kelas, angka 1 merepresentasikan bahwa data tersebut masuk dalam keluarga beresiko stunting dan angka 2 masuk pada kelas keluarga tidak beresiko stunting . Daftar Kelas dan Bobot Parameter tercantum dalam Tabel 5 dan Tabel 6 berikut.
Tabel  5. Daftar Kelas Neuron output  Nilai Daftar Kelas y1 1 Beresiko Stunting y2 2 Tidak beresiko Stunting Tabel  6. Bobot Parameter Neuron Input Keterangan Kategori Keluarga Berisiko Stunting Nilai X1 Keluarga memiliki anak baduta (umur anak < 2 tahun) “Tidak” 0 “Iya” 1 X2 Keluarga memiliki anak balita (umur anak 2 – 5 tahun) “Tidak” 0 “Iya” 1 X3 Keluarga termasuk pasangan usia subur (umur istri 15 – 49 tahun) “Tidak” 0 “Iya” 1 X4 Keluarga termasuk pasangan usia subur (istri berusia 15-49 tahun dan sedang hamil “Tidak” 0 “Iya” 1 X5 Terdapat anak yang putus sekolah dalam keluarga (usia 7 – 15 tahun) “Tidak” 0 “Iya” 1 X6 Keluarga tidak memiliki sumber penghasilan untuk makan “Tidak” 0 “Iya” 1 X7 Lantai rumah beralaskan tanah “Tidak” 0 “Iya” 1 X8 Makan makanan beragam (minimal 2 kali sehari) “Tidak” 0 “Iya” 1 X9 Keluarga kurang mampu “Tidak” 0

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 12 − 20 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3478
Iya 1 X10 Sumber air minum keluarga tidak layak “Tidak” 0 “Iya” 1 X11 Kondisi jamban keluarga tidak layak “Tidak” 0 “Iya” 1 X12 Keluarga tidak memiliki rumah layak huni “Tidak” 0 “Iya” 1 X13 Pendidikan terakhir ibu rendah (dibawah SLTP/Sederajat) “Tidak” 0 “Iya” 1 X14 Umur istri terlalu muda (< 20 tahun) “Tidak” 0 “Iya” 1 X15 Umur istri sangat tua ( > 35 tahun) “Tidak” 0 “Iya” 1 X16 Jarak anak sangat dekat (< 2 tahun) “Tidak” 0 “Iya” 1 X17 Jumlah anak sangat banyak ( > 2 anak) “Tidak” 0 “Iya” 1
Ada  23.607  data  dan  17  parameter  yang  akan  dianalisis.  Kelas  1  mencakup  17.500  data  dari  keluarga berisiko stunting , sedangkan kelas 2 mencakup 6.107 data dari keluarga tidak berisiko stunting .

## 3.1 Pengujian dan Analisis
Setelah itu, pengujian data dilakukan dengan 5 parameter yang terdapat di dalam tools Rapid Miner diantaranya yaitu  pengujian  jumlah  neuron,  jenis  jarak  yang  digunakan, learning  rate atau  alpha,  epoch  (iterasi),  dan pembagian jumlah data latih .

## 3 1.1 Pelatihan jumlah neuron
Pada pelatihan pertama, dilakukan pelatihan jumlah neuron ,  pelatihan dilakukan dengan menggunakan jumlah neuron yang berbeda (mulai dari 1 hingga 10), untuk parameter jarak yang digunakan jenis eulidean distance dan jumlah iterasi yang digunakan sebanyak 2.
Gambar  3 . Grafik Hasil Pelatihan Jumlah Neuron
Berdasarkan  Gambar  3,  setelah  melakukan  pelatihan  jumlah  neuron  dari  1  sampai  dengan  10.  Pelatihan menghasilkan  rata-rata  maksimum  pada  jumlah  neuron  7.  Oleh  karena  itu,  untuk  pelatihan  selanjutnya  akan menggunakan jumlah neuron 7.

## 3.1.2 Pelatihan Jenis Jarak
Berikutnya adalah pelatihan jarak pada LVQ. Untuk pengujian ini digunakan beberapa jenis jarak yang tersedia pada tools rapid miner . Selain itu, dalam pelatihan ini menggunkan jumlah neuron optimal yang ditentukan pada pengujian sebelumnya sebesar 7, alpha dengan nilai 0.1 , dan epoch sebanyak 2. Pengujian ini dilakukan untuk menentukan  jenis  jarak  yang  paling  optimal  dalam  memisahkan  data  pada  proses  klasifikasi.  Hal  ini  penting dilakukan untuk memastikan model yang dibangun memiliki performa yang optimal dalam klasifikasi. Gambar 4

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 12 − 20 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3478
berikut menampilkan hasil pengujian jenis jarak.
Gambar  4. Grafik hasil Pelatihan Jenis Jarak
Jadi, Berdasarkan grafik diatas, setelah dilakukan pengujian dari jenis jarak didapatkan hasil terbaik dengan menggunakan  jenis  jarak Chebyshev dengan  nilai  99,31%.  Maka  untuk  pengujian  selanjutnya  akan  digunakan jumlah neuron 7 dan jenis jarak yang baik digunakan yaitu Chebyshev distance.

## 3.1.3 Pelatihan learning rate (Alpha)
Pelatihan kali ini dilakukan untuk mempelajari perubahan learning rate (alpha) terhadap kinerja model. Pelatihan menggunkan rentang alpha 0.1 hingga 1, jumlah neuron 7 , jenis jarak chebyshev distance, dan banyak iterasi 2. Nilai alpha berpengaruh untuk mengontrol seberapa besar langkah yang diambil oleh algoritma pada setiap iterasi dalam mencari nilai bobot dan bias yang optimal. Butuh waktu yang lama untuk mencapai nilai optimum jika nilai alpha terlalu kecil. Sebaliknya jika nilai alpha terlalu besar, laju perhitungan kesulitan untuk mencapai konvergensi dan dapat melewati nilai optimum. Gambar 5 berikut ini menampilkan hasil pelatihan nilai alpha.
Gambar  5. Grafik Hasil Pelatihan Nilai Alpha
Berdasarkan pelatihan  nilai alpha 0.1 hingga 1 pada Gambar 5, memperoleh hasil terbaik pada nilai alpha 0.1 dengan akurasi 99,31%. Jadi untuk skenario pelatihan berikutnya menggunakan nilai alpha 0.1.
3.1.4 Pelatihan Epoch (iteration )

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 12 − 20 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3478
Tujuan dari pelatihan ini adalah untuk mengetahui efek iterasi (epoch) yang optimal dalam proses pelatihan model. Dengan melakukan pelatihan jumlah iterasi diharapkan dapat mempercepat pelatihan dan meningkatkan akurasi klasifikasi. Jumlah iterasi (epoch) digunakan dari 1 sampai 10, jumlah neuron 7, jarak Chebyshev distance, dan nilai alpha 0.1. Gambar 6 berikut menggambarkan pengujian iterasi optimum.
Gambar  6. Grafik Hasil Pelatihan Epoch (Iteration)
Dari hasil grafik tersebut, setelah melatih iterasi 1 sampai 10 diperoleh hasil yang optimal pada iterasi ke 7 dengan nilai 99.78 % , jadi untuk skenario berikutnya menggunakan iterasi 7.

## 3.1.5 Pelatihan Data latih
Untuk pelatihan terakhir, yaitu pelatihan banyak data latih. Pelatihan dilakukan untuk melihat pengaruh jumlah data  latih  terhadap  nilai  akurasi.  Parameter  yang  digunakan  dalam  pelatihan  yaitu,  jumlah  neuron  7,  jarak chebyshev distance ,nilai alpha 0.1, dan iterasi (epoch) 7. Pelatihan data latih sebanyak 10 % sampai 100 % dari seluruh dataset. Gambar 7.berikut menggambarkan hasil pelatihan pengaruh jumlah data latih.
Gambar  7. Grafik Hasil Pelatihan Jumlah Data Latih
Gambar  7  menunjukkan  bahwa  untuk  mencapai  akurasi  99.83%,  jumlah  data  yang  digunakan  untuk pelatihan sebesar 30 % . Oleh karena itu, pada percobaan kelima ini, jumlah data pelatihan 30% dipilih. Setelah menyelesaikan semua skenario pelatihan, nilai optimal dipilih untuk setiap pelatihan, yaitu jumlah neuron 7, jarak chebychev, alfa 0.1, epoch (iterasi) sebanyak 7, dan 30  persen jumlah data latih. Nilai-nilai ini dapat dilihat pada

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 12 − 20 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3478
Tabel 7 berikut.
Tabel  7. Hasil Pelatihan 5 Skenario No. Skenario Jenis Pelatihan Nilai Terbaik 1 Jumlah neuron 7 2 Jenis jarak Chebychev distance 3 Learning Rate (α) 0.1 4 Epoch (iterasi) 7 5 Jumlah data latih 30% Akurasi yang didapatkan 99.83%
Berdasarkan hasil pelatihan pada Tabel 7, ditentukan rekomendasi parameter terbaik adalah jumlah neuron sebesar 7, jenis jarak Chebychev, learning rate 0.1, jumlah epoch yang ditetapkan sebesar 7, dan persentase data latih  sebesar  30%.  Semua  penentuan  tersebut  didasarkan  pada  hasil  pengujian  dan  evaluasi  sebelumnya  untuk mencapai hasil yang optimal dalam klasifikasi keluarga beresiko stunting . Semua penentuan tersebut didasarkan pada  hasil  pengujian  dan  evaluasi  sebelumnya  untuk  mencapai  hasil  yang  optimal  dalam  klasifikasi  keluarga beresiko stunting. Berdasarkan hasil dari 5 proses skenario pengujian diperoleh akurasi 99.83%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  mengimplementasikan  metode  LVQ  dalam  klasifikasi  keluarga  beresiko stunting di Kampung  KB  Tunas  Harapan.  Penggunaan  metode  LVQ  dengan  jumlah  neuron  input  sebanyak  7, Chebychev distance sebagai jenis jarak, learning rate 0.1, jumlah epoch 7, dan 30% data latih memberikan hasil yang optimal dengan tingkat akurasi mencapai 99.83%. Hal ini menunjukkan bahwa metode LVQ mampu meningkatkan akurasi proses klasifikasi keluarga beresiko stunting . Hasil ini dapat menjadi solusi yang efektif dalam upaya pengentasan stunting di Kampung KB Tunas Harapan dan memberikan kontribusi positif dalam peningkatan program kesehatan masyarakat. Dengan demikian, penelitian ini membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut dan penerapan metode LVQ dalam konteks klasifikasi  keluarga beresiko stunting serta masalah sejenis lainnya. Adapun saran penelitian  selanjutnya,  dapat  dilakukan  perbandingan  dengan  menggunakan  metode  klasifikasi  lainnya  yang mungkin dapat menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik.

## REFERENCES
[1] K. Rahmadhita, “Permasalahan Stunting dan Pencegahannya,” J. Ilm. Kesehat. Sandi Husada , vol. 11, no. 1, pp. 225– 229, 2020, doi: 10.35816/jiskh.v11i1.253.
[2] D. Millati, Nisrina Anis, Cegah Stunting Sebelum Genting : Peran Remaja Dalam Pencegahan Stunting . Jakarta: KPG (Kepustakaan Populer Gramedia ), 2021.
[3] I. A. D. Wira, “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Stunting pada Balita,” PRAMANA J. Has. Penelit. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2022, [Online]. Available: http://stahnmpukuturan.ac.id/jurnal/index.php/pramana/article/view/2723.
[4] Kementrian  Kesehatan  Republik  Indonesia, Buku  Saku  Hasil  Studi  Status  Gizi  Indonesia  (  SSGI)  Tingkat  Nasional, Provinsi, dan Kabupaten/Kota Tahun 2021 . 2021.
[5] S. Mustika and C. Khairunnisa, “Prevalensi Stunting pada Siswa SMP Negeri 7 Lhokseumawe Abstrak Pendahuluan malnutrisi zat gizi kronis atau penyakit infeksi kronis maupun berulang yang ditunjukkan Republik Indonesia ( Kemenkes RI ) hanya terbatas pada kelompok usia Balita . Penelitian,” Galen. J. Kedokt. dan Kesehat. Mhs. Malikussaleh , vol. 1, no. 4, 2022.
[6] T. A. Rofiah, N. M. Syaroh, M. Safitri, F. V. Satriaji4, and T. M. Fahrudin, “Monitoring pada Keluarga dengan Anak Berisiko Stunting di Desa Candiharjo Kecamatan Ngoro,” KARYA UNGGUL  J. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 1, pp. 43– 52, 2022.
[7] Badan  Kependudukan  Dan  Keluaga  Berencana  Nasional,  “Peraturan  Badan  Kependudukan  Dan  Keluaga  Berencana Nasional RI No. 12 Tahun 2021 Tentang Percepatan Penurunan Angka Stunting Indonesia Tahun 2021-2024,” vol. 2, no. 1, pp. 1–5, 2021.
[8] “BKKBN Riau giatkan ‘celengan’ masyarakat cegah stunting - ANTARA News.” https://www.antaranews.com/berita/3204525/bkkbn-riau-giatkan-celengan-masyarakat-cegah- stunting (accessed  Dec. 04, 2022).
[9] “Geliat Kampung KB Tuah Madani Melalui Inovasi “Cemara Stunting " .” https://rri.co.id/pekanbaru/kesehatan/70434/geliat-kampung-kb-tuah-madani-melalui-inovasi-%22cemara- stunting %22 (accessed Dec. 04, 2022).
[10]  M. S. A. I Gusti Ayu Agung Diatri Indradewi, “Jaringan Syaraf Tiruan LVQ Berbasis Parameter HSV dalam Penentuan Uang Jaringan Syaraf Tiruan LVQ Berbasis Parameter HSV dalam Penentuan Uang Rupiah Palsu,” vol. 13, no. January 2019, pp. 47–52, 2020.
[11]  Eko Prasetyo, Data mining konsep dan aplikasi menggunakan MATLAB , 1st ed. CV Andi Offset, 2012.
[12]  M. R. Rahimi and H. Hartatik, “Penerapan Algoritma Learning Vector Quantization dalam Pengklasifikasian Tingkat

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 12 − 20 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3478
Pencemaran  Air  Sungai,” Semnasteknomedia  Online ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  4-9–1,  Feb.  2016,  Accessed:  Dec.  13,  2022. [Online]. Available: https://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/article/view/1180.
[13]  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.
[14]  E. Setyowati and S. Mariani, “Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Metode Learning Vector Quantization ( LVQ ) untuk Klasifikasi Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut ( ISPA ),” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 4, pp. 514– 523, 2021.
[15]  N. ,H. . M. Iin Sulistya, “Prediksi Status Gizi Balita Menggunakan Algoritma Learning Vector Quantization (Lvq) (Studi Kasus: Posyandu Di Pengungsian Kelurahan Petobo),” Universitas Taduloko, Palu, 2020.
[16]  R.  Arifando,  N.  Hidayat,  and  A.  A.  Soebroto,  “Klasifikasi  Calon  Penerima  Bantuan  Keluarga  Miskin  Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ) (Studi Kasus: Daerah Kecamatan Mlandingan, Situbondo),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 6, pp. 2173–2181, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[17]  V. C. Pamungkas, L. Muflikhah, and R. C. Wihandika, “Klasifikasi Penerimaan Program Keluarga Harapan ( PKH ) Menggunakan Metode Learning Vector Quantization ( Studi Kasus Desa Kedungjati ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 3, pp. 2659–2666, 2019.
[18]  R.  Syahputra  and  W.  Riansah,  “Prediksi  Penerima  Bantuan  Pangan  Non-Tunai  Dengan  Metode  Learning  Vector Quantization  Pada  Desa  Tanjung  Selamat,” J.  Educ.  … ,  vol.  9,  no.  4,  pp.  96–100,  2021,  [Online].  Available: http://journal.ipts.ac.id/index.php/ED/article/view/3042%0Ahttp://journal.ipts.ac.id/index.php/ED/article/download/304 2/1991.
[19]  Mayang Hermeiliza Eka Putri, “Perbandingan Metode Learning Vector Quantization Dan Self Organizing Map Pada Klasifikasi Data Akreditasi,” Universitas Sriwijaya, Palembang, 2020.
[20]  E. Tita Tosida, F. Delli Wihartiko, and I. Lumesa, “Learning Vector Quantization Implementation to Predict the Provision of  Assistance  for  Indonesian  Telematics  Services  SMES,” Int.  J.  Eng.  Technol. ,  vol.  7,  no.  3.20,  p.  381,  2018,  doi: 10.14419/ijet.v7i3.20.20576.
[21]  H.  Harliana  and  S.  Kirono,  “Penerapan  Learning  Vector  Quantization  Dalam  Memprediksi  Jumlah  Rumah  Tangga Miskin,” J. Sains dan Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 118–127, 2019, doi: 10.34128/jsi.v5i2.192.