PREDIKSI STATUS GIZI BALITA MENGGUNAKAN ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) (Studi Kasus: Posyandu Di Pengungsian Kelurahan Petobo)

Status gizi adalah suatu keadaan tubuh yang diakibatkan oleh keseimbangan antara asupan zat gizi dengan kebutuhan. Stunting merupakan balita yang mengalami kekurangan gizi bersifat kronis atau keadaan tubuh seperti usia, berat badan dan tinggi badan tidak sebanding. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi status gizi balita yang berada di pengungsian Kelurahan Petobo dengan menggunakan algoritma learning vector quantization. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan 8 faktor yang mempengaruhi status gizi balita yaitu jenis kelamin, usia, berat badan, tinggi badan, status BBLR, status ASI-Ekslusif, penyakit infeksi, penghasilan keluarga. Data yang digunakan sebanyak 100 data yang diperoleh dari 2 posyandu di pengungsian Kelurahan Petobo. Data tersebut digunakan untuk proses pelatihan sebanyak 80 data dan 20 data untuk proses pengujian. Adapun Akurasi yang diperoleh dari training dan testing dalam penelitian ini mendapatkan tingkat akurasi terbaik adalah 100 %, dan telah diperoleh sebuah aplikasi yang dapat berfungsi untuk memprediksi status gizi balita.

Kata Kuci : Jaringan Syaraf Tiruan, Learning Vector Quantization, Status Gizi, Stunting