Abstrak
Penentuan status gizi balita dilakukan untuk mengatasi permasalahan yang sangat penting dan mendasar dari kesehatan masyarakat karena jika terjadi permasalahan status gizi pada balita, hal ini akan sangat berpengaruh pada tumbuh kembangnya dan bersifat irreversible (tidak dapat pulih). Untuk mengatasi permasalahan tersebut dibuat suatu sistem yang mempunyai kemudahan komputasi dalam pengklasifikasian status gizi. Data dianalisis dengan menggunakan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dengan algoritma hibryda yang melakukan pembelajaran dengan metode Least Square Estimator dan Backpropagation dan pengklusteran dengan menggunakan fuzzy C-means. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat suatu sistem pengukuran dengan menggunakan metode ANFIS untuk penentuan status gizi balita sehingga pengguna dapat dengan mudah untuk melakukan pengukuran status gizi. Hasil evaluasi menunjukan bahwa hasil klasifikasi lebih akurat dibandingkan menggunakan perhitungan manual karena dengan perhitungan ANFIS, kecenderungan nilai rata-rata error dan rata-rata RMSE semakin kecil pada saat jumlah iterasi bertambah dari 200 ke 5000 dengan nilai jumlah input membership function sama dengan 9 dan nilai target error sama dengan 0,1, RMSE dan rata-rata error bernilai 0 dan akurasi total menjadi 81.15% dari 138 total data yang dilatih dan diuji. Penelitian ini menghasilkan tools program untuk penentuan status gizi balita dengan menggunakan metode ANFIS untuk mempermudah pengklasifikasian status gizi balita. Studi kasus yang dilakukan pada Rumah Sakit Umum W.Z. Yohannes Kupang.
Kata kunci : Status gizi; Metode ANFIS; Algoritma hibryda; Fuzzzy C-means
Pendahuluan
Status gizi balita merupakan unsur penting dalam menetukan kesehatan masyarakat pada umumnya. Masalah ini perlu diperhatikan karena jika terjadi permasalahan status gizi pada balita, hal ini akan sangat berpengaruh pada tumbuh kembangnya dan bersifat irreversible (tidak dapat pulih). Untuk mengatasi dan menanggulangi masalah status gizi balita maka diperlukan suatu aplikasi dengan menggunakan pendekatan ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) untuk penentuan status gizi balita. Penelitian yang berkaitan dengan ANFIS telah banyak dilaporkan diantaranya kemampuan ANFIS untuk diagnosa penyakit diabetes yang dikombinasikan dengan Linear Discriminant Analysis (LDA) (Esin et al., 2009). Sistem cerdas berdasarkan Principal Component Analysis (PCA) dan jaringan adaptif berdasarkan sistem inference fuzzy (ANFIS) digunakan untuk mendiagnosis penyakit katup jantung. Sistem cerdas PCA-ANFIS ini diperoleh dari hasil ekstrasi ciri dan klasifikasi bentuk gelombang sinyal Dopler pada katup jantung dengan menggunakan USG Dopler (DHS) (Engin A et al., 2009). Penelitian yang membahas tentang status gizi juga banyak mendapat perhatian diantaranya yang pernah dilakukan oleh peneliti-peneliti pendahulu, diantaranya adalah penelitian yang pernah dilakukan untuk meneliti pengaruh pendidikan ibu dan status gizi anak di Bolivia dengan menggunakan metode regresi logistik (Michelle et.al., 2004) dan peneitian tentang ststus gizi telah dilakukan untuk menggambarkan korelasi faktor sosiodemografi dan staus gizi para remaja berdasarkan ataust sosial ekonomi dan wilayah tempat tinggal (Zumin et al., 2004).
Peneliti : Hanna Mariana Baun
Untuk lebih lengkapnya silahkan download di link berikut ini :
Post a Comment
Post a Comment