Eksakta Vol. 18 No. 2, Oktober 2017 · menjelaskan beberapa tahapan penyebab timbulnya kurang gizi pada anaka balita yang dibagi menjadi penyebab langsung, tidak langsung, penyebab

Eksakta Vol. 18 No. 2, Oktober 2017http://eksakta.ppj.unp.ac.id

E-ISSN : 2549-7464P-ISSN : 1411-3724

EKSAKTA Berkala Ilmiah Bidang MIPAWebsite http://eksakta.ppj.unp.ac.id

Vol. 18 No. 2/Oktober 2017 Publish 30 November 2017Isi HalPERBANDINGAN KOMPONEN MINYAK ATSIRI ANTARA DAUNMUDA DAN DAUN DEWASA PADA HYPTIS SUAVEOLENS (L.)POIT.Moralita Chatri, Mansyurdin, Amri Bakhtiar, dan Perri Adnadi...............

1-12

SKRINING BAKTERI PENDEGRADASI INULIN DARI RIZOSFERUMBI DAHLIA MENGGUNAKAN INULIN UMBI DAHLIAMinda Azhar, Yuni Ahda, Ihsanawati, Fernita Puspasari, Suci Mawarni1,Boni Risa, Dessy Natalia…….................................................................................

13-20

DEGRADASI METHYLENE BLUE MENGGUNAKAN KATALISZnO-PEG DENGAN METODE FOTOSONOLISISHary Sanjaya , Pinta Rida, Sherly Kasuma Warda Nigsih............................

21-29

KARAKTERISASI PLASTIK BIODEGRADABEL DARI LDPE-g-MADAN PATI TANDAN KOSONG SAWITSelfa Dewati Samah, Tengku Rachmi Hidayani, Elda Pelita, Gusfiyesi.......

30-38

SINTESIS DAN KARAKTERISASI NANOPARTIKEL ZnO DOPEDCu2+ MELALUI METODA SOL-GELSherly Kasuma Warda Ningsih*, Umar Kalmar Nizar, Utari Novitria........

39-51

MODEL ESTIMASI GARCH DALAM MENGUKUR KINERJANILAI TUKAR RUPIAHImelda Saluza ……………………………………………………………….….

52-61

PEMANFAATAN AIR KELAPA UNTUK MENINGKATKANPERTUMBUHAN AKAR STEK TUNAS AKSILAR Andrographispaniculata NeesRetno Prihatini …………………………..……………………………….....

62-68

PENGARUH EKSTRAK SAMBILOTO (Andrographis paniculata Nees.)TERHADAP SIKLUS ESTRUS MENCIT (Mus musculus L. SwissWebster)Nadayatul Khaira Huda, Ramadhan Sumarmin, Yuni Ahda……………

69-76

ANALISIS RESIDU KLORPIRIFOS DALAM SAYURAN KUBISDENGAN METODE HPLC DI BEBERAPA PASAR TRADISIONAL DISULAWESI UTARAAbdon Saiya, Dokri Gumolung, Dian Herlinda Octorina Howan…….........

77-85

TELAAH FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI STATUSGIZI BALITA DI KOTA PADANG BERDASARKAN BERAT BADANPER TINGGI BADAN MENGGUNAKAN METODE CARTIzzati Rahmi H.G, HazmiraYozza, Hafifatul Auliya Rahmy……………..

86-99


E-ISSN : 2549-7464P-ISSN : 1411-3724

APLIKASI SENSOR PVDF UNTUK PENGUKURAN PERGESERANSUDUTAmbran Hartono, Nurul Fadillah, Edi Sanjaya…………………………….

100-106

POTENSI ANTIOKSIDAN ALAMI PADA EKSTRAK DAUNJAMBLANG (Syzigium cumini (L.) Skeels)Ayu Nirmala Sari …………………………………………………………..

107-112

ANALISA FENOMENA KOROSI PELAT PIPA BAJA KARBON API5L-X65 DALAM LARUTAN 250 ML ASAM ASETAT DAN 4750 MLAQUADES PADA KONDISI GAS CO2 DAN H2S JENUH PADA SUHURUANG.Nendi Suhendi Syafei, Darmawan Hidayat, Bernard Y Tumbelaka, LiuKin Men...............................................................................................................

113-120

PEMODELAN REGRESI LOGISTIK PADA FAKTOR YANGMEMPENGARUHI PHBS PADA RUMAH TANGGA PENDERITATBC DI PESISIR SURABAYADestri Susilaningrum, Harun Al Azies……………………………………

121-128

APLIKASI FUZZY -MEANS CLUSTERING UNTUKMENGELOMPOKKAN DATA GEMPABUMI DI PROVINSIBENGKULUNur Afandi, Baki Swita dan Siska Yosmar…………………………………..

129-136

ISOLASI KUMARIN DARI KULIT BUAH LIMAU SUNDAI(Citrus nobilis Lour)Melindra Mulia ....................................................................................................

137-145

PERBANDINGAN DAN KARAKTERISTIK BEBERAPATESKONVERGENSI PADA DERET TAK HINGGADewi Murni................................................................................................................................

146-157-

TINJAUAN TENTANG KETERKAITAN PARAMETER DENGANMODEL REGRESI MULTIVARIAT Pada Kolam IKAN TertutupR. Sudrajat, Dwi Susanti...............................................................................

158-163

SIFAT FISIK DAN KIMIA MARMALADE JERUK KALAMANSI(Citrus microcarpa) : KAJIAN KONSENTRASI PEKTIN DANSUKROSATita Novita, Tuti Tutuarima, dan Hasanuddin...............................................

164-172

ANALISA KUANTITATIF CAMPURAN SENYAWA OKSIDASEBAGAI DASAR IDENTIFIKASI KANDUNGAN BAHAN SUMBERDAYA ALAM Studi Kasus : Kandungan Mineral pada Pasir Besidi Pesisir Pantai Selatan, Jawa BaratSetianto, Budy Santosa, Darmawan Hidayat and Camellia Panatarani …

173-177


E-ISSN : 2549-7464P-ISSN : 1411-3724

IMPLEMENTASI PENGONTROL PID PADA MODEL FISISELEKTRONIKDarmawan Hidayat, Eppstian Syah As’ari, Nendi Suhendi Syafei………...

178-185

INTERVAL KEKONTRAKTIFAN PEMETAAN PADA RUANGBANACHBadrulfalah, Khafsah ………...............................................................................

186-190

PENENTUAN HARGA OPSI DENGAN MODEL BLACK-SCHOLESMENGGUNAKAN METODE BEDA HINGGA CENTER TIMECENTER SPACE (CTCS)Welgi Okta Irawan, Media Rosha, Dony Permana…………………………

191-199

PENGARUH WAKTU HIGH ENERGY MILLING TERHADAPKARAKTERISTIK NANOKAOLIN CAPKALA ASAL KALIMANTANBARATMuhamad Nasir, Popon Ratnasari, Dwi Nur Fathan Islam, AnisShofiyani ……………………………………………………………………….

200-209


E-ISSN : 2549-7464P-ISSN : 1411-3724

TELAAH FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI STATUS GIZI BALITADI KOTA PADANG BERDASARKAN BERAT BADAN PER TINGGI BADAN

MENGGUNAKAN METODE CART

Izzati Rahmi H.G 1*, HazmiraYozza2, Hafifatul Auliya Rahmy3

1-2 Jurusan Matematika, FMIPA, Universitas Andalas3 Jurusan Nutrisi, Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas [email protected], [email protected], [email protected]

ABSTRACTThis study was conducted to determine factors that affect the nutritional status of

children under 5 years of age in Padang City West Sumatra based on weight-for-heightusing Classification and Regression Tree (CART). The study was carried out in 4 districtsin Padang City. A Total of 311 under 5 years of age children was examined. Childrennutritional status are assess using weight-for-height Z score complied with WHO standardfor children growth. Factors those were hypothesized to influence children nutritionalstatus were gender, age, family income, maternal education level, number of children andscore of maternal knowledge about nutrition. Data were analyzed using tree classificationmethods namely CART method. It was found that there were 3 variables that affectchildren nutritional status i.e age, family income and maternal knowledge about nutrition.

Keywords: nutritional status, below-5-years, weight-for-lenght, CART

PENDAHULUANMasalah gizi merupakan salah

satu aspek penting yang sangatmempengaruhi derajat kesehatanmasyarakat.Kualitas sumber dayamanusia dimasa yang akan datang sangatdipengaruhi oleh status gizi. Kekurangangizi dapat menimbulkan masalahkesehatan (morbiditas, mortalitas dandisabilitas) dan menurunkan kualitassumber daya manusia.Dalam skala yanglebih luas, kekurangan gizi dapat menjadiancaman bagi ketahanan dankelangsungan hidup suatu bangsa.

Balita merupakan kelompok usiayang paling rentan mengalami masalahgizi buruk. Kurang gizi pada balita dapatberakibat gagal tumbuh kembang sertameningkatkan kesakitan dan kematian.

Bila balita mengalami gizi buruk, makaperkembangan otak tidak optimal danberpengaruh kepada kehidupannya dimasa yang akan datang (Marmi, 2013).

Secara nasional, prevalensiberat-kurang (BB/U) pada tahun 2013adalah 19,6 persen, terdiri dari 5,7persen gizi buruk dan 13,9 persen gizikurang. Angka ini meningkat jikadibandingkan dengan angka prevalensi ditahun 20107 sebesar 18,4 % dan 17,9%pada tahun 2010 (Riskesdas 2013). HasilRiskesdas 2013 juga menunjukkanbahwa, diantara 33 provinsi di Indonesia,Sumatera Barat berada pada urutan ke-18prevalensi gizi buruk-kurang menurutBB/U.

Masih tingginya persentase balitayang mengalami masalah gizi, tentunya

Eksakta Vol. 18 No. 2 Oktober 2017E-ISSN : 2549-7464, P-ISSN : 1411-3724

Izzati Rahmi. Hazmira Yozza, Hafifatul Aulia Rahmy Hal 87

perlu mendapat perhatian seriusmengingat balita adalah usia yang sangatrentan untuk mengalami masalah gizi.Untuk itu pada tahap awal perludiidentifikasi faktor-faktor yangmempengaruhi masalah gizi pada balita.Selanjutnya perlu dilakukan evaluasiterhadap kebijakan terkait perhatianterhadap masalah gizi balita.

Terdapat beberapa indikator yangdapat digunakan untuk menilai staus gizibalita. Indikator-indikator tersebut adalahberat badan per umur (BB/U), tinggibadan per umur (TB/U), berat badan pertinggi (BB/TB) atau indikator-indikatorlain. Dalam penilaian status gizi, nilai-nilai ini dibandingkan dengan sebuahrujukan pada balita yang mendapatkannutrisi dengan baik.

Banyak faktor yang dapatmempengaruhi gizi balita.UNICEFmenjelaskan beberapa tahapan penyebabtimbulnya kurang gizi pada anaka balitayang dibagi menjadi penyebab langsung,tidak langsung, penyebab pokok, dan akarmasalah.Penyebab langsung adalahasupan makanan dan infeksipenyakit.Faktor tidak langsung adalahketahanan pangan, pola pengasuhan, sertapelayanan kesehatan lingkungan.Ketigafaktor tidak langsung ini berkaitandengan tingkat pendidikan, pengetahuandan keterampilan keluarga.(Almatsier,2009).

Mengingat banyaknya faktor-faktor yang mempengaruhi status gizibalita, maka pada penelitian ini akandigunakan metode klasifikasi berstrukturpohon untuk memodelkan status gizibalita. Metode ini merupakan salah satumetode yang sangat direkomendasikanuntuk mengkaji hubungan antara peubahdependen dan peubah independen ketikadata yang dianalisis memiliki

kompleksitas yang tinggi yaitu jumlahobservasi yang besar atau jumlah peubahyang banyak. Terdapat beberapa metodeklasifikasi berstruktur pohon, dan padapenelitian ini akan digunakan MetodeCART.Penelitian ini bertujuan untukmengidentifikasikan variabel-variabelyang mempengaruhi status gizi balita diKota padng berdasarkan indikator BB/TBmenggunakan ,etode klasifikasi pohondengan metode CART.

STATUS GIZI BALITAGizi adalah suatu proses

menggunakan makanan yang dikonsumsisecara normal melalui proses digesti,absorpsi, transportasi, penyimpanan,metabolisme dan pengeluaran zat-zatyang tidak digunakan untukmempertahankan kehidupan,pertumbuhan dan fungsi normal dariorgan-organ serta menghasilkan energi.

Status gizi adalah keadaan akibat darikeseimbangan antara konsumsi danpenyerapan gizi dan penggunaan zat gizitersebut atau keadaan fisiologi akibat daritersedianya zat gizi dalam sel tubuh(Supariasa, 2002).Jadi, status gizimerupakan keadaan tubuh sebagai akibatkonsumsi makanan dan penggunaan zatgizi.Status gizi merupakan cerminanukuran terpenuhinya kebutuhan gizi.

Konsep terjadinya keadaan gizimempunyai faktor dimensi yang sangatkompleks.Faktor-faktor yangmempengaruhi keadaan gizi yaitukonsumsi makanan dan tingkatkesehatan.Konsumsi makanandipengaruhi oleh pendapatan, makanan,dan tersedianya bahan makanan(Supariasa, 2002).

Masalah gizi anak secara garis besarmerupakan dampak dari



ketidakseimbangan antara asupan dankeluaran zat gizi (nutritional imbalance),yaitu asupan yang melebihi keluaran atausebaliknya, di samping kesalahan dalammemilih bahan makanan untuk disantap(Arisman, 2009).

PENILAIAN STATUS GIZI BALITAPenilaian Status Gizi (PSG)

adalah sebuah metode mendeskripsikankondisi tubuh sebagai akibatkeseimbangan makanan yang dikonsumsidengan penggunaannya oleh tubuh, yangbiasanya dibandingkan dengan suatu nilainormatif yang ditetapkan (WHO, 2005).

Penilaian status gizi secaralangsung dibagi empat penilaian yaituantropometri, klinis, biokimia, danbiofisik. Masing-masing penilaiantersebut akan dibahas secara umumsebagai berikut.

1. AntropometriAntropometri artinya ukuran tubuhmanusia. Ditinjau dari sudut pandanggizi, antropometri berhubungan denganberbagai macam pengukuran dimensitubuh dan komposisi tubuh dari berbagaitingkat umur dan tingkatgizi.Antropometri secara umumdigunakan untuk melihatketidakseimbangan asupan protein danenergi.Ketidakseimbangan ini terlihatpada pola pertumbuhan fisik dan proporsijaringan tubuh seperti lemak, otot danjumlah air dalam tubuh.

2. KlinisMetode ini didasarkan atas perubahan-perubahan yang terjadi yang dihubungkandengan ketidakcukupan zat gizi, dilihatpada jaringan epitel (supervicial epithelialtissues) seperti kulit, mata, rambut danmukosa oral atau pada organ-organ yang

dekat dengan permukaan tubuh sepertikelenjar tiroid.Penggunaan metode iniumumnya untuk survei klinis secara cepat(rapid clinical surveys) yang dirancanguntuk mendeteksi secara cepat tanda-tanda klinis umum dari kekurangan salahsatu atau lebih zat gizi.

3. BiokimiaPenilaian status gizi secara biokimiadilakukan melalui pemeriksaan spesimensecara laboratoris yang dilakukan padaberbagai macam jaringan tubuh, sepertidarah, urine, tinja, jaringan otot,hati.Metode ini digunakan untuk suatuperingatan kemungkinan akan terjadikeadaan malnutrisi yang lebih parah lagi.

4. BiofisikPada metode ini, status gizi dinilaidengan melihat kemampuan fungsi(khususnya jaringan) dan melihatperubahan struktur dari jaringan.Metodeini secara umum digunakan dalam situasitertentu seperti kejadian buta senjaepidemik (Supariasa, 2002).

Dengan antropometri, status gizibalita diukur dengan indeks antropometriBB/U, TB/U, dan BB/TB. Berat badanadalah salah satu parameter yangmemberikan gambaran massa tubuh.Massa tubuh sangat sensitif terhadapperubahan-perubahan yang mendadak,misalnya karena terserang penyakitinfeksi, menurunnya nafsu makan ataumenurunnya jumlah makanan yangdikonsumsi.Berat badan adalah parameterantropometri yang sangat labil.

Dalam keadaan normal, dimanakeadaan kesehatan baik dankeseimbangan antara konsumsi dankebutuhan zat gizi terjamin, maka beratbadan berkembang mengikutipertambahan umur.Sebaliknya dalam



keadaan yang abnormal, terdapat 2kemungkinan perkembangan berat badan,yaitu dapat berkembang cepat atau lebihlambat dari keadaan normal. Berdasarkankarakteristik berat badan ini, maka indeksberat badan menurut umur digunakansebagai salah satu cara pengukuran statugizi. Meningat karakteristik berat badanyang labil, maka indeks BB/U lebihmenggambarkan status gizi seseorangsaat ini (Supariasa, 2002).

Selain dengan BB/U, penilaianstatus gizi juga dapat dilakukan denganindikator BB/TB. Penilaian status gizidilakukan dengan terlebih dahulumenghitung nilai z-skor :

Berdasarkan nilai Z-Skor, balita dapatdikelompokkan ke dalam empat statusgizi, yaitu :

1. Sangat Kurus : <-3 SD2. Kurus : -3 SD s/d <-2 SD3. Normal : -2SD s/d + 2SD4. Gemuk : >+2 SD

METODE CART

CART (Classification andRegression Trees) merupakan salah satumetode atau algoritma dari salah satuteknik eksplorasi data yaitu teknik pohonkeputusan. CART terbilang sederhananamun merupakan metode yang kuat.CARTbertujuan untuk mendapatkansuatu kelompok data yang akurat sebagaipenciri dari suatu pengklasifikasian,selain itu CART digunakan untukmenggambarkan hubungan antaravariable respon (variabel dependen atautak bebas ) dengan satu atau lebihvariabel prediktor (variabel independen

atau bebas). Model pohon yangdihasilkan bergantung pada skala variablerespon, jika variabel respon databerbentuk kontinu maka model pohonyang dihasilkan adalah regression trees(pohon regresi) sedangkan bila variabelrespon mempunyai skalakategorik makapohon yang dihasilkan adalahclassification trees (pohonklasifikasi)[2].

2.4.1 CART dalam Bidang KesehatanCART secara statistik dapat

menunjukkan faktor mana yang sangatpenting dalam sebuah modelatauhubungannya dalam hal kekuatanpenjelas dan varians. Proses iniidentikdengan teknik regresi yang diketahuisebelumnya, namun menyajikan datadengan cara yang mudahditafsirkan olehmereka yang tidak berpengalaman dalamanalisis statistik. Dengan cara ini,CARTmenyajikan sebuah potret canggihdari hubungan variabel dalam data danbisa dijadikan langkah awal dalammembangun model informatif atauvisualisasi akhir dari asosiasipenting.Dalam proyek kesehatanmasyarakat yang besar, ahli statistik dapatmenggunakan CART untuk menyajikandata awal atau pemangkukepentinganproyek lain yang dapat mengomentarihasil statistik dengan praktikpengetahuan.Variabel dalam data pada akhirnyamenghasilkan informasi yang lebih baikdan informatif secara statistikmodeldaripada pendekatan klinis atau statistiktunggal. Manfaat CART adalah untukmenjembatani interpretasi dan ketepatanstatistiksecara visual sertamemudahkandesain model yang relevandan valid.

CART mungkin tidak dikenal dibeberapa bidang kesehatan, tapikonsepnya kuatberakar pada praktik



kesehatan, terutama di bidangepidemiologi dan klinis. Analisis CARTbisa membimbing peneliti medisuntukmengisolasi variabel mana yang palingpenting sebagai tempat intervensipotensial.Penelitian mengenai faktorperilaku, sering memiliki beberapaintuisitentang prediktor yang palingpenting, yang mungkin menjelaskanmengapa metode ini sering dilakukanpada bidang kesehatan masyarakat [9].

2.4.2 Pohon CARTPohon keputusan dibentuk

dengan menggunakan algoritmapenyekatan rekursif secara biner (bineryrecursive partitioning).Pemilahandilakukan untuk memilah data menjadi 2kelompok, yaitu kelompok yang masuksimpul kiri dan yang masuk simpulkanan.Pemilahan dilakukan pada tiapsimpul sampai didapatkan suatu simpulterminal/akhir.Variabel yang memilahpada simpul utama adalah variableterpenting dalam menduga kelas dariamatan.

Gambar : Struktur Pohon CARTSimpul utama (root node)

dinotasikan sebagai t1, sedangkan simpul

t2, t3, t5, t7 dan t8 disebut simpul dalam(internal nodes).Simpul akhir yang jugadisebut sebagai simpul terminal (terminalnodes) adalah t4, t6, t9, t10, t11, t12 dan t13

dimana tidak terjadi lagipemilahan.Kedalaman pohon (depth)dihitung dimulai dari simpul utama atau t1

yang berada pada kedalaman 1,sedangkan t2 dan t3 berada padakedalaman 2.Begitu seterusnya sampaipada simpul terminal t12 dan t13 yangberada pada kedalaman 5 [12].

Beberapa tahapan metodeCART dalam pembuatan pohonkeputusan, yaitu sebagai berikut :

1. Pembentukan pohon keputusanProses pembentukan pohonkeputusan terdiri atas 3 tahapan,yaitu :

a. Pemilihan (Classifier)Sampel data Learning (L) yang

masih bersifat heterogen digunakan untukpembentukan pohon klasifikasi. Sampeltersebut akan dipilah berdasarkan aturanpemilahan dan criteria goodness-of-splitdan pemilihan pemilah tergantung padajenis variabel responnya.Metodepemilihan pemilah menggunakanImpurity measure i(t) merupakanpengukuran tingkat keheterogenan suatukelas dari suatu simpul tertentu dalampohon klasifikasi yang dapat membantumenemukan fungsi pemilah yang optimal.Beberapa fungsi Impurity measure i(t)adalah sebagai berikut :

a. Indeks Gini

(2.4.1)b. Indeks Informasi

(2.4.2)c. Indeks Twoing



(2.4.3)d. Indeks Entropi

(2.4.4)Dalam penelitian ini digunakan

Indeks Gini, dengan adalahpeluang kelas i pada simpul t, dan

adalahpeluang kelas pada simpul t.Goodness of Split merupakan suatuevaluasi pemilahan oleh pemilah s padasimpul t yang didefinisikan sebagaipenurunan keheterogenan dandidefinisikan sebagai :

(2.4.5)Dengan adalah peluang

pengamatan dari simpul t menujusimpulkiri, dan adalah peluangpengamatan dari simpul tmenuju simpulkanan.Pemilah yang menghasilkan nilailebih tinggi merupakan pemilah yanglebih baik karena hal ini memungkinkanuntuk mereduksi keheterogenan secaralebih signifikan.sehingga ditemukanpemilah yang memberikan nilaipenurunan keheterogenan tertinggi yaitu :

(2.4.7)Metode pemilahan yang sering

digunakan adalah indeks Gini, haltersebut dikarenakan lebih mudah dansesuai untuk diterapkan dalam berbagaikasus dan mempunyai perhitungan yangsederhana dan cepat [2].

b. Penentuan simpul terminalSuatu simpul t akan menjadi

simpul terminal atau tidak,akan dipilahkembali bila pada simpul t tidak terdapatpenurunan keheterogenan secara berartiatau adanya batasan minimum n seperti

hanya terdapat satu pengamatan pada tiapsimpul anak. Jumlah kasus minimumdalam suatu terminal akhir umumnyaadalah 5, dan apabila hal itu terpenuhimaka pengembangan pohon dihentikan.

c. Penandaan label kelasPenandaan label kelas pada

simpul terminal dilakukan berdasarkanaturan jumlah terbanyak. Label kelassimpul terminal t adalah yang memberinilai dugaan kesalahan pengklasifikasiansimpul t terbesar. Proses pembentukanpohonberhenti saat terdapat hanya satupengamatan dalam tiap tiap simpul anakatau adanya batasan minimum n, semuapengamatan dalam tiap simpul anakidentik, dan adanya batasan jumlahlevel/kedalaman pohon maksimal.

(2.4.8)Dengan

: proporsi kelas padasimpul

: jumlah pengamatan kelas

pada simpul: jumlah pengamatan pada

simpul

2. Pemangkasan pohonProses pembentukan pohon

berhenti saat terdapat hanya satupengamatan dalam tiap simpul anak atauadanya batasan minimum n, semuapengamatan dalam tiap simpul anakidentik, dan adanya batasan jumlahlevel/kedalaman pohon maksimal. Setelahterbentuk pohon maksimal tahapselanjutnya adalah pemangkasan pohonuntuk mencegah terbentuknya pohonyang berukuran sangat besar dankompleks, sehingga diperoleh ukuranpohon yang layak berdasarkan cost



complexity prunning, maka besarnyaresubtitution estimate pohon T padaparameter kompleksitas yaitu :

(2.4.9)Dengan

: resubsitution suatu pohon

pada kompleksitas: resubsitution estimate

: parametercost-comlpexitybagipenambahan satu simpulakhir pada pohon: banyaknya simpul

terminal pohonCost complexity prunning

menentukan pohon bagian yangmeminimumkan pada seluruhpohonbagian untuk setiap nilai . Nilaiparameter kompleksitas akan secaraperlahan meningkat selama prosespemangkasan. Selanjutnya pencarianpohon bagian dapatmeminimumkan yaitu [13]:

(2.4.10)

3. Penentuan pohon klasifikasioptimalUkuran pohon yang besar akan

menyebabkan nilai kompleksitas yangtinggi karena struktur datayangdigambarkan cenderung komplek,sehingga perlu dipilih pohon optimalyang berukuran sederhana tetapimemberikan nilai penduga pengganticukup kecil. Ada dua jenis pendugapengganti, penduga sampel uji (testsample estimate) dan penduga validasisilang lipat V (cross validation V-foldestimate).

a. Penduga Sampel Uji (test sampleestimate)Penduga sampel uji L dibagi

menjadi dua himpunan data,yaitu L1

(learning set) dan L2 (testing set). Datayang masuk ke dalam kelompok L1

digunakan untuk pembentukan pohonklasifikasi.Data yang masuk kedalamkelompok L2 digunakan untuk menduga

dimana N2 adalah jumlah amatandalamL2. adalah total proporsi darikesalahan klasifikasi pohon klasifikasi.Pohon optimal adalah * yang memenuhikriteria .

Pohon optimal yang telahterbentuk dilakukan evaluasi dari hasilklasifikasi.Cara untuk mengevaluasi hasilklasifikasi adalah dengan menghitungakurasi klasifikasi.Sensitivitymenggambarkan akurasi pada sampelkelas sedangkan specificitymenggambarkan akurasi pada sampelkelas . G-means dapat menggambarkanbagaimana sebuah metode klasifikasimampu mengukur dan

. Semakin besar nilai G-means menunjukkan metode klasifikasitersebut mampu memprediksi data di tiapkelas dengan baik.

(2.4.11)

(2.4.12)

(2.4.13)

(2.4.14)Keterangan :



11: jumlah observasi dari kelas 1yang tepat diprediksi sebagai kelas 1

22: jumlah observasi dari kelas 2yang tepat diprediksi sebagai kelas 2

12: jumlah observasi dari kelas 1yang salah diprediksi sebagai kelas 2

21 : jumlah observasi dari kelas 2yang salah diprediksi sebagai kelas 1

N1. : jumlah observasi dari kelas 1N2. : jumlah observasi dari kelas 2N : jumlah observasi

: Sensitivity (ketepatan klasifikasikelas 1 terhadap jumlah total observasi

kelas 1): Specificity (ketepatan klasifikasi

kelas 2 terhadap jumlah total observasikelas 2)

b. Metode validasi silangMetode validasi silang digunakan

pada data yang berukuran kecil. Nilai Vyang digunakan adalah 10 (10-fold crossvalidation). Metode validasi inimengelompokkan data menjadi D1, D2,D3, …, DV yang masing-masingnyaberukuran sama dan bersifat acak. D1, D2,D3, …, DV ini disebut tests sets yangdigunakan untuk validasi. V V

dengan V disebut sebagailearning sets yaitu data yang digunakanuntuk membangun pohonkeputusan.Pohon optimum yangdigunakan adalah pohon dengankesalahan klasifikasi paling kecil [15].

2.4.3 Pohon Klasifikasi ( ClassificationTree)

Jika variabel respon databerbentuk kategorik maka model pohonyang dihasilkan adalah pohonklasifikasi.Langkah-langkah untukmembuat pohon klasifikasi adalah :

1. CART memilah variable utamadari semua variable yang ada padasampel. Pada tiap titik pemilahanpada variable terpilih, pilahsampel menjadi dua simpul.Tandai dengan “YA” padapertanyaan di simpul kiri dan“TIDAK” pada pertanyaan disimpul kanan.

2. Gunakan criteria good-of-fitnesspada tiap titik pemilahan danevaluasi dengan menggunakanrumus impurity measure (i(t))(menggunakan indeks Gini).

3. Variabel yang paling baik yangakan dipilih adalah variabledengan nilai impurity tertinggi.

4. Ulangi langkah 1-3 pada setiapvariable yang tersisa pada simpul.

5. Rangking semua pemilahanterbaik dari tiap variable denganmenggunakan impurity measure.

6. Memilih variable dan titik pilahyang paling banyak tereduksiimpurity dari simpul atau simpulinduk.

7. Tetapkan klasifikasi simpul-simpul berdasarkan aturanpemangkasan pohon.

8. Ulangi langkah 1-7 pada tiapsimpul anak yang bukanmerupakan terminal.

9. CART dilanjutkan dengan prosespemilahan sehingga terbuatsebuah pohon klasifikasi [20].

METODE PENELITIAN

Populasi yang dipelajari padapenelitian ini adalah seluruh balita diKota PadangData yang digunakan padapenelitian ini adalah data primer yangdiperoleh melalui survei yang dilakukan



terhadap populasi balita tersebut. Datadikumpulkan di beberapa posyandu,tempat penitipan anak dan perumahan di4 kecamatan di kota Padang.

Variabel yang diamati meliputi1. Berat badan balita2. Tinggi balita3. Keadaan sosial demografi balita

dan keluarga, meliputi :a. Umur balitab. Jenis kelamin balitac. Status Pekerjaan ibu yang

dikategorikan menjadibekerja dan tidak bekerja

d. Tingkat pendidikan ibuyang dibagi menjadi duakategori, yakni pendidikanrendah, menengah dantinggi

e. Banyak anak dalamkeluarga

f. Penghasilan keluarga,dibagi ke dalam 3kategori, penghasilankurang dari 1 juta,penghasilan antara 2-5 jutadan penghasilan lebih dari5 juta.

Pengambilan sampel dilakukansecara purposive.Pengukuran tinggibadan dan berat badan balita diukurlangsung oleh surveyor. Berdasarkannilai BB dan TB tersebut, dilakukanpenilaian status gizi balita dengan terlebihdahulu mentransformasi nilai BB/TBdengan

Berdasarkan nilai z-skor, balitadikelompokkan ke dalam 4 status gizi,

yaitu sangat kurus, kurus, normal dangemuk.

Variabel-variabel laindikumpulkan dengan membagikankuesioner kepada ibu balita. Adapun skorpengetahuan ibu mengenai gizi balitadiperoleh melalui beberapa pertanyaanmengenai gizi, termasuk pengetahuan ibumengenai ASI ekslusif, pemberianvitamin A, penimbangan bayi sertapengetahuan-pengetahuan lain mengenaigat gizi.

Analisis terhadap data dilakukandengan menggunakan Metode KlasifikasiBerstruktur Pohon.Pengolahan datadilakukan dengan menggunakan paketstatistika SPSS.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Eksplorasi Data

Data yang digunakan padapenelitian ini terdiri dari 311 pengamatan.Pada tabel berikut ini ditampilkan sebaranbalita berdasarkan statust gizinya

Tabel 1.Sebaran balita menurut Status Gizi

Status Gizi Jumlah PersentaseSangat kurus 45 14,5Kurus 54 17,4Normal 140 45,0Gemuk 72 23,2Total 311 100,0

Pada tabel tersebut, dapat dilihatbahwa sebahagian besar balita di kotaPadang dikategorikan sebagai balitadengan status gizi yang normal dangemuk. Namun, masih cukup banyak(sekitar 14,5%) balita mengalami masalahgizi yakni balita yang dikategorikan



sebagai balita dengan status gizi sangatkurus.

Gambar 1. Diagram Lingkaran VariabelPrediktor

Keterangana. Jenis kelamin b. Pendidikan Ibuc. Status Pekerjaan Ibu d Penghasilan

Pada Gambar 1 disajikan diagramlingkaran untuk menggambarkan sebaranbayi berdasarkan empat variabel prediktoryang bertipe kategorik, yaitu jeniskelamin balita, tingkat pendidikan ibu,penghasilan keluarga dan status pekerjaanibu.

Dari tabel tersebut, diketahuibahwa dari 311 orang balita, 54% diantaranya adalah perempuan. Sekitar55% balita memiliki ibu berpendidikanSMA dan hanya 4% yang berpendidikanSD/SMP.

Selanjutnya, dapat dilihat juga,dari 311 orang balita tersebut, sekita 24%ibu bekerja dan 76% ibu tidak bekerja.Dapat diketahui juga bahwa 44% balitaberasal dari keluarga dengan penghasilanrendah, kurang dari 2 juta rupiah/bulan,sementara 46% balita berasal darikeluarga dengan penghasilan antara 2-5juta rupiah/bulan.

Selanjutnya akan diperiksaketerkaitan antara variabel-variabelprediktor tersebut dengan status gizibalita dengan menggunakan uji KhiKuadrat. Uji ini dilakukan untukmeperkirakan hubungan antar status gizidengan masing-masing variabel prediktorkategorik.

Tabel 2.Hasil Pengujian Khi-Kuadrat

Variabel χ2 p-val Kesimpulan

Jenis kelamin vsStatus Gizi

0,335 0,953 Saling bebas

Pendidikan Ibu vsstatus gizi

9,773 0,369 Saling bebas

Pekerjaan Ibu vsStatus Gizi

6,693 0,094 Tidak Salingbebas

Penghasilankeluarga vs StatusGizi

11,757 0,072 Tidak Salingbebas

Pada tabel 2 disajikan hasilpengujian hipotesis mengenai kebebasanvariabel status gizi dengan 4 variabelprediktor yang bertipekategorik.Pengujian dilakukan denganmenggunakan statistik khi-kuadrat.Keduavariabel dikatakan tidak saling bebas jikanilai-p yang diperoleh lebih dari tarafnyata yang digunakan.

Dari tabel tersebut diketahuibahwa dengan menggunakan taraf nyata10%, nilai p<10% ditemui pada pengujianterhadap status gizi vs status pekerjaanibu dan status gizi vs penghasilankeluarga.Dengan demikian, dapatdiperkirakan, kedua variabel inilahmungkin pada analisis selanjutnyasebagai variabel yang mempengaruhistatus gizi balita.

Hasil Analisis Klasifikasi Pohon

Berikut ini akan diuraikan hasilpemodelan yang dilakukan terhadap



hubungan status gizi dengan usia balita,jenis kelamin balita serta variabel sosio-demografi balita dan keluarga denganmenggunakan metode klasifikasi pohonCART.

Diagram pohon yang dihasilkandapat dilihat pada gambar berikut.



Gambar 3. Diagram Pohon

Pada gambar ini, diketahui bahwasimpul akar (simpul 0) berisi 311 datapengamatan yang selanjutnya secararekursif akan disekat menjadi dua simpulanak. Terdapat 3 variabel yang munculdalam proses penyekatan tersebut, yaknivariabel umur balita, pendapatan keluargadan pengetahua ibu mengenai gizi. Halini berarti bahwa ketiga variabel inilahyang dapat dipandang sebagai variabelyang berpengaruh terhadap status gizibalita pada penelitian berdasarkanindikator BB/TB.

Adapun variabel-variabel lainyang di awal diperkirakan jugamempengaruhi status gizi balita di KotaPadang, seperti tingkat pendidikan ibu,status pekergaan ibu, jenis kelamin balitatidak dapat dipandang sebagai vaiabelyang membedakan status gizi balita diKota Padang.

Selanjutnya, dari tabel tersebutjuga terlihat bahwa algoritma CART padakasus ini menghasilkan 6 simpul akhir.Dengan demikian, berdasarkan hasil ini,balita pada penelitian ini dapatdikelompokkan ke dalam 6 kelompok,yakni : :

1. Balita dengan usia kurang dari 5,5bulan. Balita pada kelompok inimemiliki peluang yang lebihbesar berada pada status gizigemuk

2. Balita usia di atas 44,5 bulan,dimana balita dengankarakteristik seperti ini cendrungkurus.

3. Balita usia 28,5 – 44,5 bulan yangdiduga berada pada status gizinormal

4. Balita usia 5,5 – 28,5 bulan danberasal dari keluarga denganpenghasilan lebih dari 2 millionper month. Balita pada kategoriini juga cendrung berada padastatus gizi normal

5. Balita berusia 5,5 – 28,5 bulan,berasal dari keluarga denganpenghasilan kurang dari 2 jutarupiah/bulan dan ibu hanyamemiliki sedikit pengetahuanmengenai gizi. Balita padakategori ini cendrung didugamengalami gizi buruk denganstatus gizi sangat kurus.

6. Balita usia 5,5 – 28,5 bulan,berasal dari keluarga denganpenghasilan kurang dari 2 jutarupiah per bulan namun ibumemiliki pengetahua yang baikmengenai gizi. Balita padakelompok ini cendrung beradapada status gizi normal

Pembahasan

Berdasarkan hasil yang telah didapatsebelumnya, diketahui bahwapengetahuan ibu mengenai gizi adalahsalah satu variabel penting yang berperanterhadap status gizi balita di KotaPadang.Kejadian balita yang sangatkurusditemukan pada pada balita yang



berasal dari keluarga dengan penghasilanyang rendah dan ibu dengan pengetahuanibu yang kurang mengenai gizi.Sementaraibu dengan pengetahua yang cukupmengenai gizi cendrung memiliki bayidengan status gizi normal.

Berdasarkan fakta tersebut, dapatdikatakan bahwa untuk mengurangiprevalensi kejadian status gizi sangatkurus, harus diupayakan peningkatanpengetahuan ibu mengenai gizi keluarga.Salah satu cara yang dapat dilakukanpemerintah adalah mengan meningkatkankeaktifan dan partisipasi masyarakatdalam posyandu.

Posyandu, disingkat dari PosPelayanan Terpadu, adalah programpemerintah Indonesia yang menyediakanpelayanan kesehatan terpadu berbasismasyarakat.Posyandu ini dilaksanakandengan melibatkan masyarakat secaraaktif dalam kegiatnnya dengan bimbingandari tenaga kesehatan.Posyandumenyediakan pelayanan kesehatan bagibayi, balita, ibu hamil dan untukpelayanan keluarga berencana.

Sebenarnya pelaksanan posyandi diKota Padang telah berjalan denganbaik.Selain melakukan penimbangan danpemeriksaan kesehatan bagi bayi dananak-anak, pada kegiatan posyandu ini,masyarakat (dalam hal ini ibu-ibu)diberikan pengetahuan mengenai gizi dankesehatan keluarga.Namun, dari surveiyang dilakukan selama penelitian ini,kurang terlihat partispasi yang optimaldari anggota masyarakat yang dijadikansasarn.Oleh karena itu, diperlukan usahayang lebih keras untuk menarik anggotamasyarakat sasaran agar bersedia datangke posyandu.

Salah satu cara yang mungkindilakukan adalah dengan menyediakanmakanan tambahan berupa makanan kecilataupun hadia bagi bayi dan balita yangdibawa ke posyandu. Selain itu,posyandu dapat mengadakan kegiatan-kegiatan, seperti perlombaan-perlombaanuntuk menarik masyarakat untuk datangke posyandu. .

Untuk itu, tentu saja pemerintahkota melalui dinas kesehatan kota, perlumengalokasikan dana tambahan.Dukungan dari anggota masyarakatataupun dari perusahaan sekita (melaluiCorporate Social ResponsibilityProgramme) dapat diusahakan untuktujuan ini.

KESIMPULAN

Berdasarkan hasil analisis,terdapat tiga variabel yang mempengaruhistatus gizi balita di kota Padang yangdinilai berdasarkan indikator BB/TB.Ketiga variabel tersebut adalah usiabalita, pendapatan keluarga danpengetahuan ibu mengenai gizi. Ibudengan pengetahuan gizi yang rendahakan memiliki peluang yang lebih besaruntuk memiliki anak yang sangat kurus.

Salah satu cara untuk mengurangiprevalensi balita dengan status gizi sangatkurus adalah dengan meningkatkanpengetahuan ibu mengenai gizi. Salahsatunya adalah melaui kegiatan posyandu.

DAFTAR PUSTAKA

Monteiro CA, Benicio MHD, Konno SC,Silva ACF, Lima ALL, Conde WL: Causesfor the decline in child undernutrition inBrazil, 1996–2007. Rev Saude Publica.2009, 43: 35-43.

Schroeder, DG and KH Brown (1994)



Nutritional Status as a predictor of childsurvival : summarizing the associationand quantifying its global impact.Bulletin of World Healt Organization72(4) : 560-579

Kim. H & W.-Y.Loh.(2001)Classification Trees with UnbiasedMultiway Splits.Journal of the AmericanStatisticalAssociation, 96:589-604.

Mazarina, D (2010). Analysis ofInfluential Factors on Nutritional Statusof Under Fives in Rural Areas. Journal ofTechnology and Vocational, Vol. 33, No.2, September 2010: 183-192

Kabeta,Aet.al. Factors Associated WithNutritional Status of Under-Five Childrenin Yirgalem Town, Southern Ethiopia.IOSR Journal of Nursing and HealthScience (IOSR-JNHS e-ISSN: 2320–1959.p- ISSN: 2320–1940 Volume 6,Issue 2 Ver. V (Mar. - Apr. 2017), PP 78-84

Rahmi, I.H.G dan H. Yozza (2013)Implementation of the QUEST Method to

Identify Accreditation AssessmentComponents Differentiating SchoolAccreditation (Case Study of SMA / MAin West Sumatra).Journal of MathematicsJournal of Theory and AppliedMathematics). Volume 12 No. 1.

R. J. Lewis. 2000. An Introduction toClassification and Regression Tree(CART) Analysis. Annual Meeting oftheSociety for Academic EmergencyMedicine in San Fransisco,California.

World Health Organization (WHO).2011. World Health Statistics. WorldHealth Organization,Geneva,Switzeraland

Yohannes, Y. Webb, Patrick. 1999.Classification and Regression Trees,CART: A User Manual for IdentifyingIndicators of Vulnerability to Famine andChronic Food Insecurity. WashingtonDC, U.S.A : Library of CongressCataloging-in-Publication Data

Documents

Eksakta Vol. 18 No. 2, Oktober 2017 · menjelaskan beberapa tahapan penyebab timbulnya kurang gizi pada anaka balita yang dibagi menjadi penyebab langsung, tidak langsung, penyebab