Klasifikasi Status Gizi Remaja Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network

INDONESIA :
Gizi merupakan kebutuhan utama berupa makanan dan beberapa lainnya yang dapat memengaruhi kesehatan dan daya tahan tubuh pada seseorang. Faktor dalam menentukan kebutuhan gizi pada setiap orang berbeda-beda. Diantaranya ada tinggi badan, berat badan,jenis kelamin, usia, dan aktivitas setiap hari. Usia remaja ialah masa usia transisi antara masa anak-anak dan masa dewasa, dimana pada usia remaja ini harus dapat meyeimbangkan antara asupan energi yang masuk dengan aktivitas sehari-hari. Masih banyaknya remaja yang tidak mementingkan hal tersebut. Status gizi baik merupakan hal yang dibutuhkan pada usia remaja. Berdasarkan masalah yang sudah dijelaskan, perlu perhitungan yang dapat menilai secara akurat dalam menentukan klasifikasi status gizi pada remaja. pada penelitian ini menggunakan metode Neural Network untuk mengklasifikasi status gizi pada remaja, dengan tujuan untuk mengetahui klasifikasi status gizi pada remaja dari penggunaan metode backpropagation. Data yang diperoleh dari puskesmas Durenan, Kab. Trenggalek mendapatkan data sejumlah 367 data dengan 5 atribut. Penelitian ini terdiri dari beberapa langkah. Langkah awal adalah proses Labeling data lalu data di Encoder, kemudian data dilakukan proses inbalance. Lalu data dinormalisasikan menggunakan min-max scaller. Lalu dilakukannya proses perhitungan dengan menggunakan 12 permodelan perhitungan dengan rasio data tes sebesar 80%,40% dan 30%. Lalu menggunakan 1 dan 3 hidden layers, dan menggunakan 2000 dan 4000 epoch. Dari 12 permodelan perhitungan didapatkan hasil yang menunjukan performa terbaik ditunjukan dengan menggunakan rasio datauji 30:70 dengan 3 hidden layers, dan 4000 epoch. Hasil perhitungan mendapatkan nilai accuracy perhitungan sebesar 85,45%, Lalu menghasilkan nilai MSE terkecil dengan nilai 0,03454. Dan nilai MAPE sebesar 13,37%.

ENGLISH :
Nutrition is the main need in the form of food and several others that can affect the health and immunity of a person. The factors in determining nutritional needs in each person are different. Among them are height, weight, gender, age, and daily activities. Adolescence is a transitional age between childhood and adulthood, where at this adolescence age must be able to balance the incoming energy intake with daily activities. There are still many teenagers who do not attach importance to this. Good nutritional status is something needed in adolescence. Based on the problems that have been explained, it is necessary to calculate accurately in determining the classification of nutritional status in adolescents. In this study, the Neural Network method was used to classify nutritional status in adolescents, with the aim of finding out the classification ofnutrition status in adolescents from the use of the backpropagation method. Data obtained from the Durenan Health Center, Trenggalek Regency obtained data of 367 data with 5 attributes. This research consists of several steps. The first step is the process of labeling the data and then the data in the Encoder, then the data is inbalanced. Then the data is normalized using a min-max scaller. Then the calculation process was carried out using 12 calculation models with test data ratios of 80%, 40% and 30%. Then use 1 and 3 hidden layers, and use 2000 and 4000 epochs. From 12 calculation models, results that show the best performance are shown by using a 30:70 test data ratio with 3 hidden layers, and 4000 epochs. The calculation results obtained a calculation accuracy value of 85.45%, then produced the smallest MSE value with a value of 0.03454. And the MAPE value is 13.37%.

ARABIC :
التغذية هي الحاجة الرئيسية في شكل غذاء والعديد من الاحتياجات الأخرى التي يمكن أن تؤثر على صحة الإنسان وقدرته على التحمل. تختلف العوامل في تحديد الاحتياجات الغذائية لدى كل شخص. من بينها الطول والوزن والجنس والعمر والأنشطة اليومية. تعتبر مرحلة المراهقة مرحلة عمرية انتقالية بين الطفولة والبلوغ، حيث يجب أن يكون المراهقون في هذا العمر قادرين على الموازنة بين كمية الطاقة الواردة والأنشطة اليومية. لا يزال هناك العديد من المراهقين الذين لا يولون أهمية لهذا الأمر. إن الحالة الغذائية الجيدة أمر ضروري في مرحلة المراهقة. بناءً على المشاكل التي تم وصفها، هناك حاجة إلى حسابات يمكن أن تقيم بدقة في تحديد تصنيف الحالة الغذائية لدى المراهقين، وفي هذه الدراسة باستخدام طريقة الشبكة العصبية لتصنيف الحالة الغذائية لدى المراهقين، بهدف معرفة تصنيف الحالة الغذائية لدى المراهقين من استخدام طريقة التكاثر الخلفي. تم الحصول على البيانات التي تم الحصول عليها من مركز دورينان الصحي، محافظة ترينجاليك، حيث تم الحصول على ما مجموعه ٣٦٧ بيانات ذات ٥ سمات. يتكون هذا البحث من عدة خطوات. الخطوة الأولى هي عملية توسيم البيانات، ثم يتم ترميز البيانات، ثم تتم معالجة البيانات بشكل غير متوازن. ثم يتم تطبيع البيانات باستخدام مقياس الحد الأدنى والأقصى. ثم يتم إجراء عملية الحساب باستخدام ١٢ نمذجة حسابية بنسبة بيانات اختبارية تبلغ ٨٠% و٤٠% و٣٠%. ثم باستخدام ١ و٣ طبقات مخفية، وباستخدام ٢٠٠٠ و ٤٠٠٠ حقبة. من ١٢ عملية حسابية للنمذجة تم الحصول على نتائج تُظهر أفضل أداء باستخدام نسبة بيانات اختبارية بنسبة ٣٠:٧٠ مع ٣ طبقات مخفية و٤٠٠٠ حقبة زمنية. وتحصل نتائج الحساب على قيمة دقة حسابية تبلغ ٨٥.٤٥%, ثم تنتج أصغر قيمة MSE بقيمة ٠.٠٣٤٥٤ وقيمة MAPE تبلغ ١٣.٣٧%.