## Pemetaan Kejadian Stunting Berdasarkan Status Ekonomi Keluarga Di Puskesmas Bangil Menggunakan Algoritma X-Means
l@ti.uin- Oong Alfa Salasa 1 , Muhammad Faisal 2
1 SMK 1 Pasuruan, 2 Magister Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
1 2006015210014@student.uin-malang.ac.id, 2 mfaisal@ti.uin-malang.ac.id malang.ac.id

## ABSTRAK
Stunting adalah  masalah  kekurangan  asupan  gizi  dari  makanan  yang  berlangsung  cukup lama,  upaya  penurunan  kejadian  stunting  merupakan  salah  satu  prioritas  program  pemerintah dalam bidang kesehatan. Pemetaan wilayah berdasarkan kejadian stunting akan sangat membantu petugas kesehatan pada wilayah kerja untuk menurunkan prevalensi stunting. Dalam penelitian ini, penulis  akan  memetakan  wilayah  yang  rentan  terjadi  stunting  berdasarkan  faktor  status  ekonomi keluarga  dengan  teknik data  mining  Clustering menggunakan  algoritma  X-Means.  Untuk mengetahui scoring  cluster yang  optimal  menggunakan Davies  Bouldin  Index (DBI).  Agar memudahkan  pembacaan  hasil  analisa clustering di  integrasikan  dalam  sebuah  peta  berbasis Sistem  Informasi  Geografis  (SIG).  Hasil  penelitian  memberikan  gambaran  mengenai pengelompokan  wilayah  dengan  nilai scoring evaluasi  DBI  sebesar  0,47.  Disarankan  untuk memanfaatkan metode yang berbeda dan membandingkannya agar kevaliditasannya menjadi lebih maksimal.
Kata kunci: Stunting,  Clustering,  X-Means, Sistem Informasi Geografis (SIG)

## ABSTRACT
Stunting is a problem of lack of nutritional intake from food that lasts quite a long time. Efforts to reduce the incidence of stunting are one of the priorities of government programs in the health  sector.  Regional  mapping  based  on  the  incidence  of  stunting  will  greatly  assist  health workers  in  their  work  areas  to  reduce  the  prevalence  of  stunting.  In  this  study,  the  authors  will map areas that are prone to stunting based on family economic status factors using the Clustering data  mining  technique  using  the  X-Means  algorithm.  To  determine  the  optimal  scoring  cluster using  the  Davies  Bouldin  Index  (DBI).  In  order  to  make  it  easier  to  read  the  results  of  the clustering analysis, it is integrated into a map based on a Geographic Information System (GIS). The  results  of  the  study  provide  an  overview  of  the  grouping  of  regions  with  a  DBI  evaluation scoring value of 0.47. It is recommended to use different methods and compare them so that their validity is maximized.
Keywords: Stunting, Clustering, X-Means, Geographic Information System (GIS)

## 1. PENDAHULUAN
Melalui  halaman  resmi  UNICEF Global  Nutrition  Report mengeluarkan  informasi  tingkat malnutrisi anak tahun 2021. pernyataan itu menguak keadaan jutaan kanak- kanak yang obesitas, kurang  nutrisi,  sampai  stunting  di  bumi.  Diperkirakan  terdapat  149,  2  juta  kanak-  kanak  yang alami stunting . Nilai itu sebanding 22 persen balita di semua negera pada 2020 [1]. Masih banyak ditemukan  balita stunting di Kabupaten  Pasuruan,  khususnya  di  wilayah  kerja  Puskesmas  Bangil selama periode tahun 2022 yaitu sebanyak 132 kasus.
Dari  data  kejadian stunting tiap  desa  di  seluruh  wilayah  Puskesmas  Bangil  Kabupaten Pasuruan,  melalui  metode clustering menggunakan  algoritma  X-Means  akan  mengelompokkan desa-desa berdasarkan kesamaan pola atau kesamaan kelompoknya.
Algoritma X-Means merupakan hasil perbaikan dari beberapa kekuarangan dari algoritma K- Means,  melalui  perulangan  pengelompokan  beberapa  kali  sehingga  menemukan  titik  terbaik  dari nilai  yang  telah  ditentukan.  Menggunakan  angka Bayesian  Information  Criterion (BIC)  sebagai indikator  untuk  melakukan  pemecahan  kelompok  data.  [2].  Hasil  pengelompokan  dipetakan menggunakan  program  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG),  dalam  menghasilkan  gambar  denah suatu  wilayah  ataupun  area  tertutup  yang  bersumber  pada  informasi  spasial  mencakup  posisi, objek serta keterikatan ruang di alam yang dikenal dengan peta. [3].
Dengan  pengelompokan  desa  di  wilayah  Puskesmas  Bangil  berdasarkan  faktor  sosial ekonomi  keluarga  sebagai  penyebab stunting dalam  visualisasi  peta  persebaran,  akan  menjadi referensi untuk menetapkan wilayah yang menjadi prioritas dalam penanganan stunting .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan  dalam  penelitian  ini  diawali  mengumpulkan  data collection yang  terdiri  dari  data  peta wilayah kerja Puskesmas Bangil (Spasial Data), kemudian diolah menggunakan SIG menjadi peta. Kemudian  untuk  data  collection  non  spasial  data  sosial  ekonomi  dari  balita stunting dikelompokkan  menggunakan  algoritma  X-Means  menjadi  Data clustering Prevalensi Stunting . Dari  hasil  spasial  data  berupa  peta  dan  non  spasial  data  berupa  data clustering diintegrasikan menghasilkan pemetaan persebaran stunting di wilayah Puskemas Bangil. Proses langkah-langkah dalam penelitian ditunjukkan oleh Gambar 1 berikut ini:
Gambar 1: Flowchart Desain Penelitian

## Data Collection
Spasial Data
Peta Wilayah Kerja
Puskesmas Bangil Non Spasial Data
Data Koordinat Desa
Data Sosial Ekonomi Georeferensi peta dasar
Pemberian simbol pada peta digital Data Clustering Prevalensi Stunting Visualisasi Peta Persebaran Digitasi Peta Teknik Data Mining: - Algoritma X-Means Integrasi Peta

## 2.1 Pengumpulan Data ( Data Collection )
Pengumpulan informasi yang berkaitan dengan teori  diambil dari artikel, literatur dan jurnal penelitian serta sumber-sumber lain berhubungan dengan permasalahan yang dibahas.  Sebaliknya informasi yang hendak dipergunakan dalam riset ini adalah informasi inferior.
Untuk sumber data sekunder yang digunakan di bagi menjadi 2 data yaitu Data Spasial dan Data Non Spasial:

## 2.1.1 Data Spasial
Data  spasial  merupakan  fakta  yang  dapat  membuktikan  posisi  informasi  di  dataran  alam. Informasi spasial mempunyai rujukan posisi pemetaan yang di formatkan dalam bentuk koordinat. Informasi spasial kerap pula di katakan sebagai informasi geospasial, informasi geografis, ataupun geodata [4].

## 1. Georeferensi Peta Dasar
Data  spasial  mempunyai  rujukan  letak  posisi  pemetaan  dan  digambarkan  dalam  suatu  titik koordinat UTM ( Universal Transerve Mercator ), dengan data koordinat sebagai berikut:
Tabel 1 Titik Koordinat Desa Wilayah Kerja Puskesmas Bangil
No. Desa Titik Koordinat X Y 1 Bendo Mungal 112.79202 -7.59892 2 Gempeng 112.80353 -7.59960 3 Kauman 112.78560 -7.60354 4 Kersikan 112.79507 -7.60366 5 Kidul Dalem 112.78954 -7.60918 6 Kolursari 112.77770 -7.61584 7 Pogar 112.78063 -7.60558

## 2. Digitasi Peta
Pembuatan  peta  dilakukan  dengan  digitasi  (penggambaran  peta  dilakukan  secara  on-screen pada layer monitor) yang akan menjadi sebuah peta digital.
Gambar 2. Peta Digital Batas Administrasi Desa

## 3. Pemberian model simbol pada peta digital
Melalui  pemberian  simbol  atau labelling berupa  nama  desa  dapat  memberikan  keterangan yang bermanfaat bagi pengguna.
Gambar 3. Peta Batas Administrasi Desa

## 2.1.2 Data Non Spasial
Data  sekunder  ini  berupa  data  yang  di  peroleh  dari  Puskesmas  Bangil  Kesehatan  tentang faktor sosial ekonomi keluarga dari anak yang mengalami stunting tahun 2022 sebanyak 246 anak. Adapun  dataset  faktor  sosial  ekonomi  keluarga  penyebab  terbanyak stunting digunakan  variabel dalam penelitian  yang di tampilkan pada tabel berikut:
Tabel 2. Dataset Faktor Sosial Ekonomi Keluarga
No. Desa Faktor Sosial Ekonomi Keluarga Jumlah Tingkat pendidikan ibu tinggi Kategori pendapatan keluarga tinggi Status Pekerjaan Orang Tua Rendah Rumah yang memiliki sanitasi layak 1. Bendomungal 12 15 15 6 48 2. Gempeng 13 18 6 6 43 3. Kauman 13 19 5 10 47 4. Kersikan 2 3 2 2 9 5. Kidul Dalem 17 24 19 9 69 6. Kolursari 5 7 6 5 23 7. Pogar 2 2 2 1 7 Jumlah Total 246

## 2.2 Teknik Data Maining
Dalam  penelitian  ini  proses  pengelompokan  data,  teknik data  mining yang  digunakan algoritma X-Means.  Pengembangan perbaikan  Algoritma  yang   dilakukan Dan Pelleg dan  Andre Moore  pada  tahun  2000[6].  Langkah  penyelesaian  untuk  menentukan  kelompok  diproses  secara terus menerus memakai nilai maksimal serta minimal sajian oleh pemakai. Prosedur penyelesaian ini meliputi 2 tahap hingga berakhir.
1. Menaikkan  Nilai  Paramater,  menjalankan  algoritam  k-means  sampai  tidak  ada  perubahan yang terjadi dalam pengelompokan.  Menggunakan nilai k sebagai batasan bawah yang sudah ditentukan diawal oleh pemakai.
2. Memperbaiki    susunan  kelompok,  dalam  tahap  ini  memecah  kelompok  berdasarkan  titik pusat  menjadi  dua  bagian  dengan  seleksi  random.  Untuk  menentukan  nilai  pusat cluster dengan menyamakan nilai BIC.
3. Bila  K  =kmax(batasan  atas)  menyudahi  serta  menginformasikan  ke  bentuk  evaluasi  terbaik yang ditemui sepanjang pencarian, bila tidak berangkat ke Tahap 1.[7]
Untuk mengetahui hasil evaluasi clustering seberapa baik dalam pengelompokan data, maka dipergunakan  prosedur Davies  Bouldin  Index (  DBI).  Prosedur  DBI  mengukur  penilaian cluster pada  sesuatu  prosedur  pembentukan  kelompok,  keterikatan  data  dikonfirmasi  selaku  jumlah berdasarkan kefekatan informasi pada nilai pusat  kelompok dari cluster yang disertai, sebaliknya separasi  ditentukan  pada  jarak  dampingi  nilai  pusat  kelompok  dari cluster .  Angka  perbandingan yang didapat itu dikenakan guna mencari angka DBI dengan persesuaian berikut:
...............................................................  [8]
Berdasarkan rumus DBI, sejumlah kelompok di identifikasi menggunakan nilai k. Perolehan hasil perhitungan mendekati nilai 1 (non-negatif >= 0), maka pengelompokan sangat ideal.

## 2.3 Integrasi Peta
Dalam  melakukan  penggabungan  peta  dengan  data  klaster  dibutuhkan  aplikasi  Bahasa pemrograman  Phyton  yang  menggunakan library geopandas.  Peta  digitasi  yang  sudah  dibuat dengan  file  eksktensi  .shp  diintegrasikan  dengan  data  klaster  dimana  setiap  klaster  data  sudah ditentukan warna background.

## 2.4 Visualisasi Peta
Visualisasi  peta  digunakan  untuk  menganalisis  dan  menampilkan  data  geografis  dan menyajikannya dalam bentuk tipe peta yang berbeda. Informasi yang lebih mungkin diungkapkan melalui visualisasi menjadi lebih jelas dan lebih intuitif. Dapat melihat distribusi atau proporsi data di  setiap  area,  sehingga  memudahkan  orang  untuk  terlibat  dengan  informasi  dan  membuat keputusan yang lebih baik[9].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  penjelasan  pada  bab  sebelunya,  proses  penelitian  mulai  dari  pembacaan  data sampai  proses  visualisasi  peta  persebaran  menggunakan  aplikasi  jupiter  notebook  dengan menggunakan bahasa pemrograman Python.
Dalam  penyelesaian  masalah  menggunakan  bahasa  pemrograman  python  dibutuhkan beberapa library pendukung[10]. Library bantuan yang dipakai antara lain:
a. PyClustering merupakan library untuk machine  learning digunakan  untuk  proses pengelompokan data melalui proses pembobotan sebelumnya
b. Scikit-learn ( sklearn )  termasuk library python,  dalam  penelitian  ini  digunakan  dalam perhitungan score dari proses pembentukan kelompok dengan metode DBI . c. Pandas digunakan dalam mengerjakan sekumpulan dataset .
d. Matplotlib  digunakan  untuk  melakukan  visualisasi  data  seperti  membuat  plot  grafik  untuk satu sumbu atau lebih.
e. Geopandas digunakan untuk membuat visualisasi data Geospasial.
    k i j i j i R k DBI 1 , ) ( max 1

## 3.1. Pembacaan data
Proses  pertama  dalam  melakukan machine  learning yaitu  membaca  dan  menampilkan dataset faktor  sosial  ekonomi  keluarga  pada  balita stunting yang  sudah  tersimpan  dengan  nama SosialEkonomi.csv
Gambar 4. Perintah membaca dan menampilkan data set
Hasil  tampilan  pembacaan  data  SosialEkonomi.csv,  terlihat  data  jumlah  balita  stunting setiap desa yang dipengaruhi oleh faktor sosial ekonomi dipakai sebagai variabel penelitian. Untuk memudahkan  dan  efisiensi  penulisan  variabel  dituliskan  dalam  bentuk  kode.  Keterangan  kode variabel di jelaskan pada tabel berikut:
Tabel 2. Kode Variabel Faktor Sosial Ekonomi Keluarga
Kode Variabel Keterangan Faktor Sosial Ekonomi Keluarga X1 Tingkat pendidikan ibu tinggi X2 Kategori pendapatan keluarga tinggi X3 Status Pekerjaan Orang Tua Rendah X4 Rumah tangga yang memiliki sanitasi layak.

## 3.2. Menentukan Inisialisasi Center dari klaster
Inisialisasi  jumlah  klaster  dimulai  dengan  klaster  terkecil  (C  =  2)  dengan  titik  pusat kelompok 1 dan kelompok 2 diambil secara acak menggunakan metode means_plusplus_initializer yang sudah disediakan oleh library python PyClustering .
Gambar 5. Perintah inisialisasi pusat klaster
Dihasilkan pusat klaster awal bisa diamati pada bagan 5 di bawah ini:
Tabel 4. Inisialisasi Pusat Klaster Awal Desa X1 X2 X3 X4 Kidul Dalem 17 24 19 9 Kolursari 5 7 6 5

## 3.3. Teknik Data Mining
Proses  teknik  data  mining clustering menggunakan  metode X-Means dengan  kelebihan memudahkan dalam menentukan jumlah cluster terbaik pada data yang besar.
Gambar 5. Perintah clustering metode X-Means
Proses  kerja  dari  metode X-Means adalah  data  dikelompokkan  menggunakan  metode Bayesian Information  Criterion  (BIC) ,  untuk  mencari  pengelompokan  data  secara  optimal  berdasarkan inisialisasi pusat klaster yang sudah ditentukan secara acak.

## 3.4. Data Clustering
Hasil proses clustering menggunakan X-Means menggunakan perintah python seperti berikut.
Gambar 6. Perintah menampilkan hasil clustering dan Nilai Pusat cluster
Hasil proses clustering menggunakan cara pengelompokan Bayesian Information Criterion (BIC) menghasilkan 4 kelompok data.
Gambar 7. Perintah menampilkan hasil klaster
3.5. Hasil Evaluasi Clustering
Berdasarkan  perhitungan  proses  clustering  yang  dihasilkan,  maka  untuk  mengetahui evaluasi  internal  cluster,  dimana  baik  atau  tidaknya  hasil  pengelompokan Davies-Bouldin  Index (DBI) merupakan metode menghitung validitas kelompok pada suatu metode pengelompokan[11].
Gambar 8. Perintah Perhitungan Perhitungan Davies-Bouldin Index (DBI)
Bersumber  pada  perhitungan  skoring  DBI,  semakin  rendah  nilai  DBI  (tidak  negatif)  >=  0  maka cluster yang didapat semakin berkualitas dengan menggunakan pengelompokan x-means.

## 3.6. Integrasi Peta
Data georeferensi peta dasar wilayah Puskesmas Bangil di tampilkan menggunakan geopandas dan ditampilkan dalam bentuk peta plot.
Gambar 9. Perintah menampilkan data geometry wilayah kerja Puskesmas Bangil
Perintah  menampilkan  data  geometry  wilayah  kerja  Puskesmas  dari  data  georeferensi  peta  dasar menggunakan geopandas, digunakan sebagai penenetuan titik koordinat dalam pemetaan.
Gambar 10. Perintah menampilkan peta wilayah kerja Puskesmas Bangil
Peta dihasilkan dari koordinat wilayah yang di rendering dalam bentuk plot menggunakan library matplotlib.pyplot .

## 3.7. Visualisasi Peta
Peta  plot  hasil  integrasi  peta  di  kombinasikan  dengan  data  klaster  dimana  setiap  klaster  sudah ditentukan warna background.
Gambar 11. Perintah menampilkan keterangan klaster
Berdasarkan ketentuan pemerintah Jawa Timur tentang status wilayah stunting , terdapat 4 kategori yaitu  status  wilayah stunting Rendah  ( Background Warna  Biru),  Sedang  ( Background Warna Hijau), Tinggi ( Background Warna Kuning) dan Sangat Tinggi ( Background Warna Merah)
Gambar 12. Perintah menampilkan integrasi peta dengan klaster
Perintah  integrasi  melalui  tiga  proses  ketika  menampilkan  dalam  bentuk  peta.  Proses  pertama menggabungkan  data  klaster  ke  dalam  data  geometri,  langkah  ke  dua  peta  sesuai  dengan  data klaster dan proses ke tiga memberi label nama wilayah dalam tampilan peta.
Gambar 13. Peta Persebaran Prevalensi Stunting
Berdasarkan  hasil clustering menggunakan  algoritma  X-Means  terbentuk  4  kelompok, ketika di integrasikan  kedalam peta  menghasilkan peta persebaran  prevalensi stunting di  wilayah Puskesmas bangil seperti yang terlihat pada gambar 13. Pada  peta  persebaran  prevalensi  stunting  terlihat  status stunting desa  berdasarkan background warna, dengan keterangan sebagai berikut:
 Background warna merah
Legenda  peta  dengan  warna  background  merah  merupakan  wilayah  desa  dengan  status stunting sangat tinggi , yaitu desa Bendo Mungal dan desa Kidul Dalem.
 Background warna biru
Legenda peta dengan warna background biru merupakan wilayah desa dengan status stunting tinggi , yaitu desa Kauman dan desa Gempeng.
 Background warna hijau Legenda  peta  dengan  warna background kuning  merupakan  wilayah  desa  dengan  status stunting sedang , yaitu desa Kolursari.
 Background warna kuning
Legenda  peta  dengan  warna background kuning  merupakan  wilayah  desa  dengan  status stunting rendah , yaitu desa Pogar dan kersikan.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian menghasilkan beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Pengelompokan wilayah desa kejadian stunting , berdasarkan data status ekonomi keluarga di wilayah  Puskesmas  Bangil  menggunakan  algoritma  X-Means  menghasilkan  4  kelompok terbaik. Dengan hasil keakuratan cluster sebesar 0.47 menggunakan DBI, dimana nilai yang mempunyai tingkatan ketepatan yang bagus dengan angka DBI mendekati 0.
2. Melalui  proses  menggunakan library geopandas  metode  plot  pada  python  tidak  terjadi kesalahan  pada  proses  integrasi  peta  dengan  hasil  pengelompokan  data.  Serta  didapatkan hasil klaster data sesuai dengan background warna yang telah ditentukan.
3. visualisasi  peta  persebaran  prevalensi stunting dapat  digambarkan  status  desa  dengan background warna  merah  untuk  status  kejadian  stunting  sangat  tinggi, background warna biru  untuk  status  kejadian stunting tinggi, background warna  hijau  untuk  status  kejadian stunting sedang dan background warna kuning untuk status kejadian stunting rendah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Anggryni, M. et al. (2021) ‘Faktor Pemberian Nutrisi Masa Golden Age dengan Kejadian Stunting pada Balita di Negara Berkembang’, Jurnal Obsesi : Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini, 5(2), pp. 1764–1776. doi: 10.31004/obsesi.v5i2.967.
[2]  R.  Adhitama,  A.  Burhanuddin,  and  R.  Ananda,  “Penentuan  Jumlah  Cluster  Ideal  Smk  Di Jawa  Tengah  Dengan  Metode  X-Means  Clustering  Dan  K-Means  Clusterin,”  JIKO  (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 1–5, 2020, doi: 10.33387/jiko.v3i1.1635.
[3]  Purwanto,  A.  and  Iswandi,  I.  (2019)  ‘Pemanfaatan  Sistem  Informasi  Geografis  Untuk Menentukan Lokasi Potensial Pengembangan Kawasan Industri Di Kabupaten Pati’, Jurnal Tanah dan Sumberdaya Lahan , 6(2), pp. 1219–1228. doi: 10.21776/ub.jtsl.2019.006.2.2.
[4]  Dahlia,  S. et  al. (2021)  ‘Analisis  Pola  Spasial  Pesebaran  Kasus  Covid-19  Menggunakan Sistem Informasi Geografis Di DKI Jakarta’, 5(2), pp. 101–108.
[5]   Sanam,  S.  M.,  Manurung,  I.  and  Purnawan,  S.  (2021)  ‘Pemetaan  Kejadian  Stunting  Di Wilayah  Kerja  Puskesmas  Bati  Berdasarkan  Ketersediaan  Air  Bersih’, Media  Kesehatan Masyarakat , 3(2), pp. 119–127.
[6]  D. Pelleg & A. Moore. 2014. X-means: Extending K-means with Efficient Estimation of The Number of Clusters. Proceedings of the Seventeenth International Conference on Machine Learning, Palo Alto, CA.
[7]   F.  Noorbehbahani  and  S.  Mansoori,  “A  new  semi-supervised  method  for  network  traffic classification  based  on  X-means  clustering  and  label  propagation,”  2018  8th  Int.  Conf. Comput.Knowl. Eng. ICCKE 2018, no. Iccke, pp. 120–125, 2018, doi:10.1109/ICCKE.2018.8566608.
[8]  Wahidin, A. J. and Sensuse, D. I. (2021) ‘Perbandingan Algoritma K-Means, X-Means Dan K-Medoids  Untuk  Klasterisasi  Awak  Kabin  Lion  Air’, Jurnal  ICT:  Information Communication & Technology , 20(2), pp. 298–302.
[9]   Danila, Pawa ID, Choiruni A, Wijayanti A. Geospatial Analysis pada Prevalensi Stunting di Kabupaten  Manggarai.  Ber  Kedokt  Masy  [Internet].  2018;34(11).  Available  from: https://journal.ugm.ac.id/bkm/article/view/40618
[10] Edwardo, T. O. (2018). Penggunaan Python untuk Data Mining. Binus University School of Computer Science.
[11]  PyShark.  (2021).  Davies-Bouldin  Index  for  K-Means  Clustering  Evaluation  in  Python. PythonBloggers.Com.https://pythonbloggers.com/2021/06/davies-bouldin-index-fork-means- clustering-evaluation-in-python/