0422106801 - Dewi Rosmala , S.Si, M.IT. Dosen Pembimbing 2 0411105902 - Dr. Uung Ungkawa, S.T., M.T. Dosen Pembimbing 1 HILWA ATHIFAH / 152017001 Penulis

Pandemi COVID-19 mengakibatkan krisis kesehatan global sejak tahun 2020 sampai saat ini. Di Kota Bandung, kondisi pandemi memberikan dampak yang cukup signifikan terhadap permasalahan gizi terutama gizi balita. Makanan bergizi seimbang sangat diperlukan untuk menjaga kekebalan tubuh dari penularan virus. Makanan anak yang mengandung kecukupan gizi perlu diketahui sejak awal. Makanan anak yang mengandung kecukupan gizi atau tidak dapat diprediksi dengan menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ). Untuk menentukan fitur - fitur penting dari kandungan zat gizi makanan dapat dilakukan dengan menggunakan Principal Component Analysis (PCA), Independent Component Analysis (ICA) dan Factor Analysis (FA). Fitur-fitur penting hasil setiap reduksi PCA, ICA atau FA digunakan sebagai fitur pada pelatihan model LVQ. Dataset yang digunakan pada penelitian ini berdasarkan data komposisi pangan Indonesia dari Kementerian Kesehatan Republik Indonesia berjumlah 1168 data makanan dengan 25 indikator zat gizi. Berdasarkan hasil eksperimen yang dilakukan, model prediksi kecukupan gizi terbaik menggunakan PCA-LVQ. Kinerja akurasi sistem PCA-LVQ adalah 0,582 dengan akurasi tertinggi 0,60. Kinerja akurasi sistem ICA- LVQ adalah 0,503 dan FA-LVQ adalah 0,517. Kata kunci : pandemi covid-19, zat gizi, klasifikasi, principal component analysis, learning vector quantization.