## MENINGKATKAN PENANGANAN STUNTING PADA ANAK MELALUI KLASIFIKASI PEMBERIAN MAKANAN TAMBAHAN BERDASARKAN USIA DENGAN METODE K-MEANS DI DESA CINTARASA
Neneng Sayuti Hanapiah, Nana Suarna, Willy Prihartono Teknik Informatika, Stmik Ikmi Cirebon Teknik Informatika, Stimik Ikmi Cirebon Komputerisasi Akuntansi, Stimik Ikmi Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon Tlp. 0231) 490480 - 490481 nenengsayutihanapiah717@gmail.com

## ABSTRAK
Stunting  pada  anak  adalah  kompleksitas  tantangan  kesehatan  masyarakat  yang  memerlukan  pendekatan terpadu. Penelitian  di  Desa  Cintarasa  bertujuan  mengoptimalkan  penanganan  stunting  melalui  pengelompokan usia  dalam  distribusi  makanan  tambahan  menggunakan  K-Means.  Algoritma  data  mining  K-Means  berhasil mengelompokkan data usia dan pola konsumsi  makanan tambahan anak-anak di Cintarasa,  membentuk klaster yang efektif  sesuai kebutuhan gizi. Implementasi  ini di  Cintarasa dapat menjadi dasar  intervensi stunting  yang terfokus  dan  tepat  sasaran,  dengan  penyesuaian  program  nutrisi  berdasarkan  karakteristik  usia  untuk meningkatkan efektivitasnya. Temuan penelitian mencapai tujuan mengklasifikasikan anak-anak stunting menjadi tiga klaster, dipengaruhi oleh  jenis  makanan tambahan, status gizi, dan usia. Analisis pola dan hubungan antar atribut memberikan pemahaman mendalam tentang faktor-faktor relevan dalam stunting. Pengukuran nilai pusat klaster menunjukkan kohesivitas yang baik, terutama di Klaster 1. Penelitian ini memberikan kontribusi penting untuk  mengoptimalkan  penanganan  stunting  anak  dengan  pendekatan  pengelompokan  usia  K-Means.  Dengan nilai  Indeks  Davies  Bouldin  (DBI)  sekitar  0,489,  dapat  disimpulkan  bahwa  distribusi  klaster  menunjukkan kohesivitas yang baik, terutama di Klaster 1. Sebagai kesimpulan, penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam  mengoptimalkan  penanganan  stunting  pada  anak-anak  dengan  pendekatan  pengelompokan  berdasarkan usia  menggunakan  metode K-Means. Hasilnya dapat digunakan  sebagai dasar untuk pengembangan  intervensi kesehatan  yang  lebih  terarah  dan  efektif,  dengan  mempertimbangkan  faktor-faktor  seperti  jenis  makanan tambahan dan status gizi. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya meningkatkan pemahaman tentang variasi stunting, tetapi juga memberikan wawasan berharga untuk meningkatkan kesehatan anak di Cintarasa.
Kata kunci : Stunting, Pengelompokan Usia, K-Means, Makanan Tambahan, Desa Cintarasa

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  pesat  di  bidang  kesehatan masyarakat  menjadi  fokus  utama  dalam  mengatasi tantangan  kesehatan  anak,  termasuk  stunting.  desa cintarasa  menjadi  studi  kasus  untuk  mengoptimalkan penanganan stunting melalui pengelompokan pembagian  makanan  tambahan  berdasarkan  usia dengan metode K-Means .
Stunting sering disebabkan oleh kekurangan gizi dan  mempengaruhi  pertumbuhan  dan  perkembangan anak-anak di  wilayah pedesaan. Pembagian  makanan tambahan yang tidak optimal dapat menjadi hambatan serius.  Kurangnya  pendekatan  adaptif  dan  personal dalam  pembagian  makanan  tambahan  menjadi tantangan utama.
Penelitian terdahulu menyoroti prevalensi stunting  di  Indonesia  dan  upaya  pencegahan menggunakan metode clustering seperti Agglomerative  Hierarchical  Clustering dan Case Based  Reasoning .  Namun,  penggunaan K-Means dalam konteks distribusi makanan tambahan berdasarkan usia masih kurang mendalam.
K-Means dipilih sebagai metode untuk mengelompokkan anak-anak berdasarkan usia. Pengelompokan  ini  diharapkan  memberikan  dasar
untuk merancang sistem distribusi makanan tambahan yang adaptif dan personal.
Penelitian  terdahulu  menggunakan K-Means dalam  klasterisasi  status  desa  terhadap  keluarga berisiko  stunting  dan  klasterisasi  vaksinasi  penyakit mulut  dan  kuku  menunjukkan  potensi  metode  ini dalam analisis data kesehatan. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan penanganan stunting dengan mengelompokkan  pembagian  makanan  tambahan berdasarkan  usia  menggunakan  K-Means  di  Desa Cintarasa. Proses pengelompokan menjadi dasar untuk merancang  strategi  distribusi  makanan  yang  lebih adaptif dan personal.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Stunting Pada Anak
Stunting  adalah  kondisi  ketidak  mampuan pertumbuhan  fisik  anak  secara  optimal  yang  bersifat permanen,  disebabkan  oleh  kekurangan  gizi  kronis, paparan  infeksi  yang  berulang,  dan  lingkungan  yang tidak mendukung pertumbuhan yang sehat. Terutama terjadi  pada  periode  1.000  hari  pertama  kehidupan, mulai  dari  kehamilan  hingga  dua  tahun  pertama setelah  kelahiran,  stunting  memiliki  dampak  serius pada perkembangan kognitif,  motorik, dan kesehatan anak secara keseluruhan. Faktor-faktor yang
berkontribusi  terhadap  stunting  melibatkan  aspek- aspek kompleks, termasuk nutrisi yang tidak memadai, kebersihan  dan  sanitasi  yang  buruk,  serta  akses terbatas  terhadap  pelayanan  kesehatan.  Penanganan stunting melibatkan  pendekatan  holistik yang mencakup  perbaikan  asupan  gizi,  penyediaan lingkungan  yang  mendukung  pertumbuhan,  dan penguatan  pelayanan  kesehatan  pranatal  dan  anak. Upaya  pencegahan  dan  intervensi  diperlukan  untuk memutuskan  mata  rantai  stunting  dan  mewujudkan masa depan yang lebih sehat bagi generasi mendatang.
2.2. PMT (Prepentive Maternal And Child Healthcare)
Pemberian  Makanan  Tambahan  (PMT)  adalah suatu  strategi  gizi  yang  bertujuan  memberikan tambahan  nutrisi  kepada  kelompok  rentan,  terutama anak-anak  balita,  ibu  hamil,  ibu  menyusui.  PMT biasanya  dilaksanakan  sebagai  respons  terhadap kondisi  gizi  yang  buruk  atau  resiko  kekurangan  gizi pada  kelompok  tersebut.  Program  PMT  melibatkan pemberian  makanan  tambahan  atau  suplemen  gizi yang  kaya  akan  zat-zat  penting  seperti  protein, vitamin,  dan  mineral.  PMT  dapat  diselenggarakan dalam berbagai bentuk seperti suplemen zat besi untuk ibu hamil, pemberian makanan tambahan untuk balita yang  mengalami  stunting  atau  kekurangan  gizi,  atau suplementasi  vitamin  A.  Tujuannnya  adalah  untuk meningkatkan status gizi individu, mencegah divisiensi  nutrisi,  dan  mendukung  pertumbuhan  dan perkembangan  yang  optimal  terutama  pada  periode kritis  seperti  1.000  hari  pertama  kehidupan.  Program PMT sering kali diintegrasikan dalam upaya kesehatan masyarakat  dan  pendekatan  gizi  terpadu  untuk mengatasi  masalah  kekurangan  gizi,  terutama diwilayah  atau  populasi  yang  rentan.  Kesuksesan implementasi  PMT  melibatkan  koordinasi  antara sektor  kesehatan,  pangan,  dan  pengembangan  serta partisipasi aktif dari komunitas setempat.
2.3. Teknik Clustering Teknik clustering adalah  pendekatan  analisis data  yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan  objek atau data berdasarkan kesamaan karakteristik tertentu. Dengan  menggunakan  berbagai  metode  seperti K- Means ,  yang  membagi  data  ke  dalam  kelompok berdasarkan pusat cluster , atau Hierarchical Clustering , yang membentuk hirarki cluster mencerminkan  tingkat  kesamaan  antar  objek,  teknik ini  membantu  mengungkap  struktur  tersembunyi dalam  data.  DBSCAN  mengelompokkan  objek berdasarkan  kerapatan  data,  sementara  Mean  Shift mencari  pusat  cluster  berdasarkan  puncak  kepadatan data.  Fuzzy  C-Means  memungkinkan  setiap  objek termasuk  dalam  beberapa  cluster  dengan  derajat keanggotaan  yang  berbeda,  sedangkan Spectral Clustering menggunakan  representasi  grafik  untuk mengelompokkan  objek  berdasarkan  struktur  grafik. Affinity  Propagation  mengidentifikasi "examples" atau objek yang mewakili cluster melalui pengiriman
pesan antar objek. Teknik clustering memiliki aplikasi luas,  seperti  dalam  pengelompokan  konsumen, segmentasi  gambar  medis,  atau  klasifikasi  berita. Pemilihan  teknik clustering yang  sesuai  bergantung pada sifat data dan tujuan analisis yang diinginkan.
2.4. Algoritma K-Means
Algoritma K-Means merupakan pendekatan yang efektif dalam dunia analisis data dan pengelompokan objek-objek  serupa  ke  dalam cluster-cluster yang terpisah. Langkah pertama dalam algoritma ini adalah inisialisasi, di mana kita memilih jumlah cluster yang diinginkan (K) dan titik awal pusat cluster secara acak. Selanjutnya,  melalui  langkah  assignment,  objek  data dikelompokkan  ke  dalam cluster berdasarkan  jarak Euclidean terdekat  dengan  pusat cluster .  Pembaruan kemudian  dilakukan  dengan  menghitung  pusat  baru untuk  setiap cluster ,  yang  dihasilkan  dari  rata-rata objek  yang  termasuk  dalam cluster tersebut.  Dengan menjalani  serangkaian  iterasi,  di  mana  langkah- langkah  pengelompokan  dan  pembaruan  diulang, algoritma  mencapai  konvergensi  saat  penempatan objek  ke  dalam  cluster  tidak  mengalami  perubahan yang  signifikan.  Hasil  akhirnya  adalah  pembagian objek  data  ke  dalam  K  cluster  dengan  pusat  cluster sebagai  representasi  pusat  gravitasi.  Kelebihan algoritma K-Means melibatkan kemudahan implementasi  dan  skalabilitas  untuk  dataset  besar, meskipun  perlu  perhatian  khusus  terhadap  pemilihan jumlah cluster yang  optimal.  Meskipun  demikian, algoritma  ini  tetap  menjadi  pilihan  utama  dalam berbagai aplikasi analisis data.
2.5. Studi Terdahulu Tentang Optimalisasi
Penanganan Stunting
Sejumlah  studi  sebelumnya  telah  mengusulkan metode-metode optimalisasi untuk penanganan stunting.  seperti  yang  dipaparkan  dibawah  ini  : Membahas tentang “ Penerapan Algoritma K-Medoids dalam Pengelompokan Balita Stunting di Indonesia”. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi  masalah stunting  di  Indonesia  dengan  mengelompokkan provinsi  berdasarkan  tingkat  prevelensi  stunting. Menggunakan  data  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) pada  tahun  2015-2018,  penelitian  ini  menerapkan Algoritma K-Medoids untuk mengelompokkan provinsi-provinsi tersebut. Stunting,  yang disebabkan oleh kekurangan asupan gizi dan infeksi berkepanjangan, menjadi perhatian serius di Indonesia, yang saat ini menempati urutan ke-4 dalam tingginya  kasus  stunting  menurut  standar  World Health  Organization.  Hasil  penelitian  ini  dapat memberikan masukan penting bagi pemerintah dalam merancang  strategi  penanggulangan  stunting  di Indonesia,  dengan  mengidentifikasi  provinsi-provinsi yang mempunyai cluster tertinggi dan terendah dalam hal prevelensi stunting [1].
Membahas  tentang  “Perfomance  Analysis  Of Clustering  Models  Based  On  Machine  Learning  In Stunting  Data  Mapping  “.  Penelitian  ini  bertujuan
untuk memetakan daerah rawan stunting di Kabupaten Asahan  menggunakan  model  clustering  K-Means berbasis  machine  learning.  Dengan  fokus  pada  kasus stunting, penelitian ini menerapkan proses normalisasi data, elbow method untuk menentukan jumlah cluster terbaik,  dan  pengukuran  jarak  dengan  Euclidean, Manhattan,  dan  Minkowski  Distance.  Hasil  analisis menunjukkan  bahwa  cluster  terbaik  adalah  cluster  2, membagi  daerah  menjadi  dua  kelompok  dengan Davies-Bouldin  Index  (DBI)  0.51290  dan  silhouette score  0.71432.  Penemuan  ini  dapat  membantu pemerintah setempat merancang strategi penanggulangan  stunting  secara  lebih  efektif  di Kabupaten Asahan [2].
Membahas tentang “Implementation Of Clustering  Using  K-Means  Method  To  Determine Nutritional Status”. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa  analisis  kluster  dengan  metode  K-Means bertujuan untuk mengelompokkan objek data berdasarkan  kemiripan  karakteristik,  dan  K-Means merupakan  algoritma  klustering  berbasis  jarak  yang memulai  proses  dengan  menentukan  jumlah  kluster yang  diinginkan.  Fokus  penelitian  ini  adalah  pada kekurangan  gizi  anak  usia  di  bawah  60  bulan  di Indonesia, dengan data Riskesdas 2018 menunjukkan bahwa  17,7%  bayi  masih  mengalami  masalah  gizi, termasuk 3,9% yang mengalami gizi buruk.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  C-Means Clustering  untuk  mengelompokkan  status  gizi  anak- anak. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan  status  gizi  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  K-Means,  menghasilkan  empat  kluster yang terbentuk, yaitu 23 balita dengan gizi buruk, 17 balita  dengan  gizi  kurang,  7  balita  dengan  gizi  baik, dan 10 balita dengan gizi lebih. Penelitian ini bersifat non-reaktif, menggunakan  data  sekunder  dari Ponkesdes  Mayangrejo  Kabupaten  Bojonegoro tanpa interaksi langsung dengan subjek. Hasilnya memberikan gambaran yang berguna dalam merancang  program  intervensi  gizi  yang  lebih  tepat sasaran untuk anak-anak di bawah usia 60 bulan.

## 2.6. Nilai Jarak Titik Cluster
Nilai  jarak  antara  titik  dan  pusat cluster adalah suatu ukuran kunci dalam konteks algoritma clustering yang  menunjukkan  seberapa  dekat  atau  jauh  suatu objek dari pusat gravitasi kelompoknya. Metrik jarak, seperti Euclidean atau Manhattan, digunakan  untuk mengukur  seberapa  besar  perbedaan  antara  titik  data dan  pusat  cluster.  Pada  tahap  assignment  dalam algoritma clustering , objek akan ditempatkan ke dalam cluster yang  memiliki  pusat  terdekat,  di  mana  nilai jarak  yang  lebih  kecil  mengindikasikan  kesamaan yang lebih tinggi. Pemahaman yang baik tentang nilai jarak  titik  pusat  cluster  menjadi  krusial  karena mempengaruhi  pembentukan cluster dan  struktur keseluruhan.  Semakin  kecil  nilai  jarak,  semakin seragam objek-objek dalam cluster dan semakin baik representasi  pusat  gravitasi cluster tersebut.  Analisis nilai  jarak  ini  juga  berguna  dalam  mengevaluasi
kualitas  hasil  clustering  dan  membantu  penentuan jumlah  cluster  yang  optimal.  Oleh  karena  itu, interpretasi yang cermat terhadap nilai jarak titik pusat cluster memainkan peran kunci dalam mengoptimalkan efektivitas algoritma clustering [3]. Membahas tentang “Analysis Implementation of The Stunting Prevention Programme “ Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  program  pencegahan  stunting berjalan  lancar.  Meskipun  demikian,  pelaksanaan kegiatan  menghadapi  beberapa  hambatan,  terutama kurangnya sumber daya dari puskesmas. Rekomendasi yang  diberikan  bertujuan  untuk  meningkatkan efektivitas  program  pencegahan  stunting  di  tingkat lokal  dengan  peningkatan  alokasi  sumber  daya. Temuan  ini  memberikan  pemahaman  yang  lebih mendalam  tentang  keberhasilan  program  dan  area  di mana  perbaikan  dapat  diimplementasikan  untuk meningkatkan dampak pencegahan stunting [4].
Membahas tentang “Perbandingan Algoritma K- Nearest  Neighbor  dan  Naïve  Bayes  Classifier  Untuk Klasifikasi  Status  Gizi  Pada  Balita  “.  Hasil  dari penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  status  gizi merupakan kondisi fisik seseorang yang dapat diamati dari  jenis  makanan  dan  zat-zat  yang  diserap  oleh tubuh,  mempengaruhi  tingkat  kognitif  seseorang. Berdasarkan  peningkatan  kasus  wasting  pada  balita dari  tahun  2019  hingga  2020,  empat  puskesmas diidentifikasi  dengan  jumlah  balita  sebanyak  3536. Puskesmas  Tanjung  Paku  memiliki  kasus  tertinggi dengan  103  responden,  disusul  Puskesmas  Tanah Garam  dengan  50  responden,  dan  Puskesmas  Nan Balimoyang dengan kasus terendah. Tujuan penelitian ini  adalah  menguji  dan  membandingkan  kinerja algoritma  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  dan  Naïve Bayes  Classifier  (NBC)  dalam  klasifikasi  data penimbangan  masal  balita  di  Kota  Solok.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  akurasi  algoritma KNN mencapai 96,10%, sedangkan akurasi algoritma NBC  sebesar  90,94%.  Akurasi  tinggi  dari  KNN menandakan  bahwa  algoritma  tersebut  efektif  dalam mengklasifikasikan  data  penimbangan  masal  balita, sehingga  dapat  menjadi  pilihan  yang  baik  untuk analisis status gizi pada populasi balita di Kota Solok [5].
Membahas tentang "Pengelompokan Kabupaten/Kota  di  Indonesia  Berdasarkan  Faktor Penyebab  Stunting  pada  Balita  Menggunakan Algoritma  K-Means".  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  stunting,  yang  ditandai  dengan tinggi badan balita yang terlalu pendek dibandingkan dengan balita seusianya, merupakan permasalahan gizi utama  di  Indonesia  dan  mendapat  perhatian  global. Indonesia  berada  di  urutan  ke-34  dari  50  negara dengan  kasus  stunting  tertinggi  di  dunia  dan  ke-6  di Asia Tenggara. Integrasi data Susenas Maret 2019 dan Studi Status Gizi Balita Indonesia (SSGBI) tahun 2019 menunjukkan bahwa prevalensi stunting di Indonesia mencapai  27,7%,  melebihi  standar  WHO  yang seharusnya maksimal 20%. Penelitian ini menggunakan metode clustering dengan algoritma K-
Means  untuk  mengelompokkan  Kabupaten/Kota  di Indonesia  berdasarkan  faktor penyebab stunting pada balita.  Metode  elbow  digunakan  untuk  menentukan jumlah  cluster  terbaik,  dan  hasilnya  menunjukkan bahwa 2 cluster adalah cluster terbaik. Cluster 1, yang terdiri  dari  324  kabupaten/kota,  merupakan  cluster dengan  faktor  penyebab  stunting  tinggi,  sedangkan Cluster  2,  yang  terdiri  dari  49  kabupaten/kota, merupakan  cluster  dengan  faktor  penyebab  stunting rendah.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu pemerintah  dalam  merancang  kebijakan  yang  lebih tepat  sasaran  untuk  menurunkan  prevalensi  stunting pada balita berdasarkan karakteristik dan permasalahan masing-masing cluster [6].
Membahas tentang "Simulasi Pemodelan Matematika  SEIR  terhadap  Pengaruh  Sanitasi  pada Kasus Stunting di Indonesia". Penelitian ini bertujuan untuk  membangun  model  matematika  tipe  SEIR (Susceptible – Exposed – Infected – Recovered) yang menggambarkan  perubahan  jumlah  kasus  stunting  di Indonesia dengan mempertimbangkan faktor sanitasi. Kestabilan model matematika tersebut dianalisis, dan selanjutnya dilakukan simulasi menggunakan software Maple  18.  Simulasi  dilakukan  sebanyak  tiga  kali dengan variasi nilai faktor sanitasi (0.0002, 0.451, dan 0.5217). Hasil simulasi menunjukkan bahwa semakin tinggi angka sanitasi, angka kasus stunting lebih cepat menurun [7].
Membahas  tentang  “Penerapan  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  (KNN)  Dengan  Fitur  Relief-F Dalam  Penentuan  Status  Stunting  “.  Hasil  penelitian ini  menunjukkan  bahwa  stunting  pada  anak  dapat diidentifikasi  menggunakan  beberapa  indikator status gizi, seperti berat badan menurut umur (BB/U), tinggi badan menurut umur (TB/U), dan berat badan menurut tinggi  badan  (BB/TB),  dengan  menggunakan  nilai skor-Z  (Z-score)  di  bawah  minus  2  pada  indikator TB/U.  Saat  ini,  metode  pengukuran  status  stunting masih  menggunakan  pendekatan  antropometri  yang bersifat  manual  dan  subjektif.  Penelitian  ini mengembangkan  model  prediksi  status  stunting  pada anak  dengan  menggunakan  algoritma  K-Nearest Neighbor  (KNN)  dan  fitur  Relief-F.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa seleksi fitur pada 5 atribut, yang berdasarkan iterasi dari Relief-F, berhasil meningkatkan  nilai akurasi. Bobot terbaik ditemukan pada  iterasi  ke-5,  dengan  atribut  Usia  Saat  Ukur dan Tinggi. Nilai akurasi tertinggi tercapai pada nilai K = 1,  data  test  50%  (50:50),  dan  seleksi  fitur  2  atribut, menghasilkan akurasi sebesar 98,16% [8].
Membahas tentang “Penerapan Metode K-Means Clustering  untuk  Menentukan  Status  Gizi  Baik  dan Gizi Buruk pada Balita (Studi Kasus Kabupaten Rokan Hulu)”.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa kekurangan gizi atau malnutrisi merupakan salah satu masalah  kesehatan  yang  sering  terjadi  pada  balita  di Indonesia.  Kepedulian  orang  tua  dan  petugas  Pusat Pelayanan  Kesehatan  Masyarakat  (PUSKESMAS) untuk  memantau  gizi  balita  menjadi  hal  yang  sangat penting.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan
pengelompokan 15 balita di Kabupaten Rokan Hulu ke dalam  2  cluster  status  gizi  menggunakan  metode  K- Means.  Proses  pengelompokan  status  gizi  balita  di Kabupaten Rokan Hulu melibatkan beberapa tahapan, antara lain: penentuan tujuan bisnis, pengumpulan data dari 15 balita di Kabupaten Rokan Hulu, pengelompokan  status  gizi  balita  ke  dalam  2  cluster (cluster 1: gizi baik, cluster 2: gizi buruk), penerapan algoritma K-Means, dan pengujian hasil pengelompokan  dengan  membandingkannya  antara algoritma K-Means dan Rapid Miner [9].
Membahas tentang “ Penerapan K-Means Untuk Clustering Kondisi Gizi Balita Pada Posyandu “. Hasil dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  kurang  gizi pada anak  merupakan  masalah kesehatan  masyarakat utama  di  negara  berkembang,  termasuk  Indonesia. Data  nasional  menunjukkan  bahwa  36,8%  anak  usia bawah  lima  tahun  (balita)  mengalami  stunting,  yang diukur  dengan  tinggi  badan  menurut  umur.  Dalam penelitian  ini,  penulis  menggunakan  analisis  dan perhitungan data mining, khususnya teknik clustering. Metode clustering yang digunakan dalam penelitian ini adalah  K-Means  Clustering,  sebuah  algoritma  dalam teknik clustering pada data mining. Dari 20 data balita yang  digunakan,  penulis  menentukan  pusat  cluster secara  acak  sebanyak  3  data.  Hasil  pengelompokan menunjukkan bahwa dari 20 balita, 4 balita mengalami gizi  buruk,  7  balita  memiliki  status  gizi  baik,  dan  9 balita mengalami obesitas [10].
2.7. Nilai DBI ( Davies-Bouldin Index ) Nilai Davies-Bouldin  Index (DBI)  adalah parameter  evaluasi  yang  digunakan  dalam  analisis clustering untuk mengukur seberapa baik suatu model clustering memisahkan  dan  mengelompokkan  data. DBI  mempertimbangkan  sejumlah  cluster  dan mengevaluasi sejauh mana setiap cluster berbeda satu sama lain. Nilai DBI dihitung dengan mengambil rata- rata  dari  rasio  jarak  antara  pusat  cluster  dan  jarak terdekat  antara  cluster  yang  berdekatan.  Secara khusus,  semakin  rendah  nilai  DBI,  semakin  baik pemisahan antara cluster dan semakin homogen setiap clusternya.  Nilai  DBI  optimal  adalah  nol,  yang menunjukkan  pemisahan  yang  ideal  antar cluster . Penggunaan DBI membantu pemilih model clustering untuk  menentukan  jumlah cluster yang  optimal  dan mengukur  kualitas  pembentukan cluster dalam  suatu analisis.  Oleh  karena  itu,  DBI  adalah  alat  evaluasi yang  berharga  untuk  memastikan  bahwa  hasil clustering mencerminkan struktur data dengan akurat dan  memberikan  wawasan  yang  berharga  bagi pengambilan  keputusan.  Rumus  DBI  membantu mengevaluasi seberapa baik pembagian data menyadi klaster-klasternya,  mempertimbangkan  kedekatan antar-klaster  dan  sebaran  intra- cluste r.  Evaluasi  ini memberikan  wawasan  mendalam  tentang  efektivitas pengelompokan,  yang  dapat  menjadi  dasar  untuk meningkatkan  program  intervensi  gizi.  Evaluasi  ini tidak  hanya  memberikan  pemahaman  tentang  pola yang  muncul,  tetapi  juga  memberi  arahan  untuk
perencanaan  program  pemberian  makanan  tambahan berdasarkan hasil K-Means. Program ini harus bersifat holistik, mencakup pendekatan edukasi gizi untuk ibu dan  penyedia  layanan  kesehatan  lokal.  Dengan demikian,  program  dapat  dirancang  secara  lebih terarah  dan  responsif  terhadap  kebutuhan  gizi  anak- anak  di  Desa  Cintarasa. Rumusan  nilai  DBI  dengan perhitungan Equation dapat dilihat dibawah ini .

## 𝐷𝐵𝐼
= 1 𝐾 + ∑ max 𝑗 𝑘 𝑖=1 ≠ 𝑖 ( 𝑖𝑛𝑡𝑟𝑎 − 𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑠𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦(𝑖) + 𝑖𝑛𝑡𝑟𝑎 − 𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑠𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦(𝑗)
𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟 − 𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑑𝑖𝑠𝑠𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦(𝑖, 𝑗) ) Dimana : k = jumlah cluster i dan j  = mewakili cluster tertentu intra-cluster similarty (i) =  nilai  rata-rata
kesamaan antar data didalam cluster i inter-cluster dissimilarity (i,j) =nilai dissimilarity antara klaster I dan j.

## 3. METODE PENELITIAN
Untuk  pengelompokan  data,  penelitian  ini menggunakan  metode  analisis  data  KDD  dan algoritma  K-Means.  Proses  KDD  digunakan  untuk memastikan  bahwa  tahapan  analisis  data  dilakukan secara sistematis. KDD, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1 adalah cara untuk mendapatkan pengetahuan dari database yang tersedia.
Gambar 1. Proses KDD
a. Data
Gambar 2. Dataset Penerima Makanan Tambahan
Penelitian ini menggunakan 250 dataset anak-anak stunting  penerima  makanan  tambahan  pada  tahun 2023 dapat dilihat pada gambar 2 dataset penerima makanan tambahan.
b. Selection Memilih  atribut-atribut  yang  paling  relevan  dan penting  untuk  penelitian,  seperti  usia  anak,  jenis makanan  tambahan,  kondisi  gizi  dan  hasil pemeriksaan  stunting.  Dan  memastikan  atribut yang  dipilih  memiliki  potensi  untuk  memberikan wawasan  yang  signifikan  terkait  optimalisasi penanganan stunting.
c. Preprocessing Mengidentifikasi  dan  menangani  nilai-nilai  yang hilang  atau  anomali  dalam  data.  Melakukan pembersihan data untuk menghilangkan noise dan memastikan integritas data. Normalisasi data juga dapat diperlukan untuk mengatasi perbedaan skala antar atribut.
d. Transformation Melakukan transformasi pada data jika diperlukan.
Ini  mencakup  konversi  unit,  pengkodean  ulang kategori  atau  pembuatan  atribut  baru  yang  dapat memberikan wawasan tambahan terkait pertumbuhan anak. e. Data Mining Menerapkan metode K-Means
untuk mengelompokkan  anak-anak  ke  dalam  kelompok berdasarkan  usia.  Menentukan  jumlah  kelompok (cluster)  yang  optimal  untuk  analisis,  proses  ini dapat  membantu  mengidentifikasi  pola  terkait pembagian makanan tambahan berdasarkan usia.
Dalam  menentukan  jenis  dan  jumlah  makanan tambahan  yang  sesuai  untuk  setiap  kelompok  usia berdasarkan  hasil  pengelompokan  K-Means,  perlu mempertimbangkan  kebutuhan  gizi  khusus  untuk setiap  kelompok.  Berikut  adalah  pendekatan  untuk menentukan  jenis  dan  jumlah  makanan  tambahan untuk setiap kelompok:
1. Kelompok Usia Pertama:
Untuk kelompok usia pertama yang menunjukkan karakteristik pertumbuhan dengan kekurangan zat besi,  disarankan  untuk  memberikan  makanan tambahan  yang  kaya  akan  zat  besi.  Contohnya adalah kuning telur, kacang hijau, dan produk susu Chil  go  1+.  Produk  susu  ini  juga  dapat  menjadi sumber  kalsium  penting  yang  mendukung pertumbuhan tulang.
2. Kelompok Usia Kedua: Bagi  kelompok  usia  kedua  yang  mengalami kekurangan protein, dianjurkan untuk memberikan makanan  tambahan  seperti  kuning  telur,  kacang hijau,  dan  produk  susu  Chil  go  2+.  Makanan  ini membantu  memastikan  asupan  protein  yang memadai  untuk  mendukung  pertumbuhan  dan perkembangan.
3. Kelompok Usia Ketiga: Untuk kelompok usia ketiga dengan kebutuhan gizi yang  lebih  kompleks,  disarankan  pemberian
makanan  tambahan  seimbang  yang  mengandung karbohidrat  kompleks,  protein,  lemak  sehat,  serta vitamin  dan  mineral  esensial.  Contoh  makanan tambahan  yang  direkomendasikan  adalah  kuning telur,  kacang  hijau,  dan  produk  susu  Chil  go  3+. Dengan mengintegrasikan berbagai jenis makanan, dapat memastikan pemenuhan kebutuhan gizi yang komprehensif bagi kelompok usia ini.
4. Evaluation
Setelah pengelompokan  menggunakan  metode K- Means,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan evaluasi  pola  yang  muncul  dari  hasil  tersebut. Analisis dilakukan untuk memastikan bahwa pola yang terbentuk konsisten dengan tujuan penelitian, yaitu optimalisasi penanganan stunting, dan untuk mengidentifikasi apakah terdapat perbedaan dalam respons  anak  terhadap  jenis  makanan  tambahan berdasarkan  usia.  Dalam  mengukur  kualitas klaster, nilai Davies-Bouldin Index (DBI) digunakan.  Rumus  DBI  membantu  mengevaluasi seberapa  baik  pembagian  data  menjadi  klaster- klasternya,  mempertimbangkan  kedekatan  antar- klaster dan sebaran intra-cluster. Hasil evaluasi ini memberikan wawasan mendalam tentang efektivitas  pengelompokan,  yang  dapat  menjadi dasar untuk meningkatkan program intervensi gizi. Evaluasi ini tidak hanya memberikan pemahaman tentang  pola  yang  muncul,  tetapi  juga  memberi arahan  untuk  perencanaan  program  pemberian makanan  tambahan  berdasarkan  hasil  K-Means. Program  ini  harus  bersifat  holistik,  mencakup pendekatan  edukasi  gizi  untuk  ibu  dan  penyedia layanan  kesehatan  lokal.  Dengan  demikian, program  dapat  dirancang  secara  lebih  terarah  dan responsif  terhadap  kebutuhan  gizi  anak-anak  di Desa Cintarasa.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Tahapan yang pertama yaitu data Selection . Pada tahap  ini  memasukkan  operator Read  Excel yang berfungsi  untuk  membaca  data excel dari  data  anak- anak Penerima Makanan Tambahan dapat dilihat pada Gambar 3 Read Excel.
Gambar 3. Read Excel.
Selanjutnya setelah menggunakan Operator Read Excel  dan  data  dari  Penerima  Makanan  Tambahan berhasil  di  import  maka  akan  muncul  priview  data yang dapat dilihat pada Gambar 4 Data Read Excel
Gambar 4. Data Read Excel
Selanjutnya,  yaitu  memasukkan Operator Select Atributes yang berfungsi untuk memilih atribut mana saja yang akan digunakan dapat dilihat pada Gambar 5 Select Atributes.

## Gambar 5. Select Atributes
Hasil  dari  Operator  Read  Excel  akan  memilih atribut yang akan digunakan dapat dilihat pada Tabel 1 Hasil Operator Read Excel Select Atributes .
Tabel 1 Hasil Operator Read Excel Select Atributes Atribut Yang digunakan Atribut Yang Tidak Digunakan Nama Anak Jk Usia Tb
Pmt
Bb
Lila Lkpl Status
Nama Orang tua Alamat
Dari  total  11  atribut  yaitu,  Nama  Anak,  Usia, Pmt, Jk, Tb, Bb, Lila, Lkpl, Status, Nama Orang tua, Alamat. Yang dipilih hanya 3 atribut yaitu Nama anak, Usia  dan  Pmt  dikarenakan  ketiga  atribut  tersebut memiliki  peran  kunci  dalam  menentukan  pemberian PMT  (Pemberian  Makanan  Tambahan)  untuk mengatasi  stunting.  Berikut  adalah  beberapa  alasan mengapa hanya tiga atribut tersebut yang dipilih:
a. Nama Anak Nama  anak  diidentifikasi  sebagai  atribut  yang memberikan identitas  unik  untuk  setiap  individu.
Meskipun tidak langsung terkait dengan parameter gizi,  informasi  ini  dapat  membantu  memastikan bahwa  setiap  anak  diidentifikasi  secara  spesifik dalam  analisis,  memfasilitasi  pemantauan  dan evaluasi yang akurat.
b. Usia
Usia anak dianggap kritis karena kebutuhan nutrisi dan  pola  konsumsi  makanan  tambahan  dapat berbeda pada setiap fase pertumbuhan. Memasukkan  usia  sebagai  atribut  memungkinkan pengelompokan anak-anak  ke  dalam  kelompok yang  lebih  homogen  berdasarkan  kebutuhan  gizi pada rentang usia tertentu.
c. Pmt (Pemberian Makanan Tambahan) Atribut  ini  dianggap  sangat  relevan  karena merupakan variabel yang langsung terkait dengan intervensi nutrisi  yang  diberikan  untuk  mengatasi stunting.  Pemilihan  Pmt  sebagai  atribut  dapat membantu mengidentifikasi pola distribusi makanan tambahan berdasarkan kebutuhan nutrisi anak-anak dalam upaya mengurangi stunting.
Dengan memfokuskan pada tiga atribut tersebut, analisis  menjadi  lebih  sederhana  dan  lebih  terfokus pada faktor-faktor yang dianggap efektif dalam bidang penanganan stunting. Selain  itu, pemilihan atribut ini dapat membantu  mendukung pengambilan keputusan yang lebih efisien dalam perancangan intervensi gizi, sejalan dengan tujuan penelitian untuk meningkatkan efektivitas penanganan stunting di tingkat desa dapat dilihat pada Gambar 6 Select Atributes dan Gambar 7 Hasil Select Atribut .
Gambar 6. Select Atributes
Gambar 7. Hasil Select Atribut

## 4.2. Data Preprocessing
Dalam  tahap  ini  dilakukan  Preprocessing  data yaitu  proses  cleaning  data  yang  hilang  atau  kosong
sebelum  ke  proses  selanjutnya,  karena  data  yang peneliti gunakan tidak terdapat data yang missing atau kosong maka tidak dilakukan menghapusan data yang kosong. D apat dilihat pada Gambar 8 Contoh Missing Values yang  menghasilkan  tidak  adanya  perubahan data  dan  masih  tetap  sama  yaitu  berjumlah  250  data yang  digunakan  dari  tahun  2023  karena  data  yang digunakan  bebas  dari  duplikat  dan  tidak  memiliki missing values .
Gambar 8. Missing Values

## 4.3. Data Transformation
Pada tahap ini dilakukan proses transformasi data ke  dalam  bentuk  format  yang  sesuai  untuk  diproses oleh  algoritma  dan  tools  yang  digunakan  dalam penelitian yaitu rapidminer.

## 4.4. Data Mining
Tahap selanjutnya memasukkan Operator
Clustering yang berfungsi untuk menentukan pengelompokkan  data.  Penelitian  ini  menggunakan algoritma K-Means dengan  menggunakan  3  Cluster dan  10  kali  percobaan  dapat  dilihat  pada  Gambar  7 Operator Clustering.
Gambar 7. Operator Clustering
Pada  paramenter  operator  Clustering K-Means dimana  diketahui  K=3 Max  Run 10  kali  percobaan, dengan measure  tipe = MixedMeasures yang MixedEuclideanDistante dan Max Optimization Steps =  100  dapat  dilihat  pada  Gambar  8  Add  Operator Cluster Atributte .
Hasil dari Operator K-Means diperoleh 3 Cluster yaitu Cluster 0 sebanyak 83 items, Cluster 1 sebanyak 83 items, dan Cluster 2 sebanyak 84 items dengan total semuanya  250  items  dapat  dilihat  pada  Gambar  9 Operator Clustering Model.
Gambar 8. Add Operator Cluster Atributte
Gambar 9. Operator Clustering Model

## 4.5. Evaluation
Setelah  pengelompokan  data  menggunakan
algoritma  clustering  seperti  K-Means,  langkah selanjutnya  adalah  melakukan  validasi  terhadap klaster  yang  dihasilkan.  Salah  satu  validasi  yang umum  digunakan  adalah  dengan  menggunakan Operator Cluster  Distance  Performance untuk mengevaluasi seberapa baik klaster yang dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 9 Operator Perfomance .
Gambar 9. Operator Perfomance
Proses  pengujian  dilakukan  sebanyak  10  kali percobaan  untuk  menghasilkan  nilai davies  bouldin dengan  nilai  terkecil  dianggap  sebagai  algoritma terbaik  dapat  dilihat  pada  Gambar  10  Hasil  Operator Davies Bouldin .
Gambar 10. Hasil Operator Davies Bouldin
Hasil dari nilai Davies Bouldin akan menjelaskan hasil dari pengujian yang dilakukan sebanyak 10 kali percobaan maka menghasilkan 3 cluster yaitu cluster 0 cluster 1 dan cluster 2 dapat dilihat pada Gambar 11 ExampleSet Clustering .
Gambar 11. ExampleSet Clustering
Dengan  nilai Avg.  within  centroid  distance: 578.676, Avg.  within  centroid  distance_cluster_0: 574.000, Avg.  within  centroid  distance_cluster_1: 574.000, Avg.  within  centroid  distance_cluster_2: 578.917 dapat dilihat pada Gambar 12 Hasil Operator PerformanceVector.
Gambar 12. Hasil Operator PerformanceVector
Untuk  mendapatkan  hasil  nilai  K  yang  lebih optimal maka akan dilakukan pengujian menggunakan Rumus  DBI  dengan  menggunakan Equation yang telah diberikan, dapat dilihat dibawah ini :

## 4.6. Interpretasi Nilai
 Avg. within centroid distance : 578.676 Rata-rata jarak antara setiap titik data dalam klaster dengan pusat  klasternya.  Semakin  kecil  nilai  ini, semakin baik.
 Avg. within centroid distance_cluster _0 :574.000 : Rata-rata jarak antara setiap titik data dalam klaster 0 dengan pusat klaster 0.
 Avg. within centroid distance_cluster _1 :574.000 : Rata-rata jarak antara setiap titik data dalam klaster 2 dengan pusat klaster 2.
 Avg.  within  centroid  distance_cluster _2  : 587.917:  Rata-rata  jarak  antara  setiap  titik  data dalam klaster 2 dengan pusat klaster 2.
 Davies  Bouldin :  0.500  Nilai Davies  Bouldin Index yang lebih rendah menunjukkan pembagian klaster yang lebih baik.

## 4.7. Perhitungan DBI
DBI = 1 3 (Max ( 574.000 578.676+574.000 , 587.971 578.676+587.917 + (Max ( 574.000 574.000 + 578.676 , 587.971 574.000 + 587.917 + (Max ( 574.000 587.917 + 578.676 , 587.971 587.917 + 574.000 +
= 1
3 [Max (0.466,0.478)
+ Max (0.498,0.479) + Max (0.489,0.491)] = 1 3 [0.478 + 0.498 + 0.491]
= 1 3 𝑋 1.467 = 0.489

## 4.8. Interpretasi Hasil Perhitungan
Hasil perhitungan DBI sekitar 0.489. Nilai DBI yang  lebih  rendah  menunjukkan  pembagian  klaster yang  lebih  baik.  Dalam  konteks  ini,  nilai  0.489 menunjukkan  tingkat  kohesivitas  yang  baik  antara klaster,  dengan  sebaran  antar-klaster  yang  baik  dan kedekatan  intra-klaster  yang  tinggi.  Jadi,  dengan melibatkan  setiap  angka,  dapat  disimpulkan  bahwa hasil  pembagian  klaster  memiliki  tingkat  kohesivitas yang  baik  dan  jarak  yang  relatif  kecil  antara  pusat klaster  dengan  data  dalam  klaster  tersebut.  Semakin rendah nilai DBI, semakin baik pembagian klaster.
Selanjutnya adalah menentukan jumlah cluster dengan  metode Elbow pada Microsoft  Excel yang dapat dilihat pada Gambar 13  Grafik Elbow Method . Dari grafik dibawah ini terlihat penurunan drastis yang membentuk siku pada titik K = 3, maka nilai K yang ideal adalah terdapat pada K=3.
Gambar 13. Grafik Elbow Method
Untuk  hasil  percobaan  yang  telah  dilakukan dapat  dilihat  pada  Tabel  Hasil  DBI.  Nilai  K  yang paling optimal dalam pengujian adalah menggunakan nilai  K3  dengan  hasil  DBI  nya  adalah  0.500  dengan jarak cluster 578.676. dapat dilihat pada Tabel 2 Hasil DBI.
Tabel 2. Hasil DBI No Cluster Davies Bouldin Index 1 K2 1302.00 2 K3 578.676 3 K4 325.624 4 K5 208.35 5 K6 145.226 6 K7 106.402 7 K8 81.654 8 K9 64.65 9 K10 52.35
Semua  langkah  dari  proses  yang  ada  di rapidminer  dapat  dilihat  pada  Gambar  14  Model Proses Semua Langkah Rapidminer .
Gambar 14. Model Proses Semua Langkah Rapidminer
Hasil  dari  penelitian  pengelompokkan  ini  dapat dilihat  pada Gambar  15 Persentase Berdasarkan Cluster Usia.  Dapat  diketahui  bahwa  ketiga  jumlah cluster hanya  memiliki  sedikit  perbedaaan  dimana cluster  0  dengan  jumlah  83  items, cluster 1  dengan jumlah  83  items  dan  yang  terkahir cluster 2  dengan jumlah 84 items.
Gambar 15. Persentase Berdasarkan Cluster Usia
Selanjutnya, hasil persentase berdasarkan pemberian  makanan  tambahan  dapat  dilihat  pada Gambar  16 Persentase Berdasarkan  Pemberian Makanan  Tambahan.  Hasil  tersebut  menunjukkan bahwa Cluster 1,  yang  menerima  Pmt  terbanyak dengan menggunakan Chil go 3+ (300gr) 2 dus, Telur 10  Butir,  dan  Kacang  Hijau  ¼,  termasuk  ke  dalam kelompok  usia  ketiga  dengan  kebutuhan  gizi  yang lebih kompleks. Kelompok usia ini memiliki rata-rata usia  3  sampai  5  tahun,  dengan  total  jumlahnya mencapai 83 orang.
Gambar 16. Persentase Berdasarkan Pemberian Makanan Tambahan
0.00 500.00 1000.00 1500.00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Davies Bouldin Index

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan  oleh  penulis  dapat  disimpulkan  sebagai berikut:  Penelitian  ini  telah  mencapai  tujuan  yang diharapkan untuk mengklasifikasikan penderita stunting  melalui  teknik clustering menggunakan metode K-Means . Proses ini menghasilkan tiga klaster yang  terdiri  dari cluster  0,  cluster  1,  dan  cluster  2. Jumlah cluster optimal  yang  dihasilkan  dalam pengelompokan anak-anak penderita stunting sebanyak  tiga  cluster  hal  ini  menunjukan  bahwa berdasarkan  atribut  yang  digunakan  seperti  jenis makanan tambahan, kondisi gizi, dan usia anak dapat mempengaruhi hasil dari pengelompokan.  nilai jarak titik  pusat (centroid) pada  setiap  klaster  memberikan informasi  tentang  seberapa  jauh  variasi  kondisi stunting  yang  mencerminkan  hubungan  antar  cluster. Sehingga  dengan  nilai Davies  Bouldin  Index (DBI) sekitar  0.489,  dapat  disimpulkan  bahwa  pembagian klaster  memiliki  tingkat  kelompok  yang  baik, khususnya  pada  Cluster  1.  Hasil  dari  penelitian  ini dapat digunakan sebagai landasan untuk pengembangan  kesehatan  yang  lebih  terarah  dan efektif  dengan  mempertimbangkan  faktor-faktor seperti jenis makanan tambahan dan kondisi gizi.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh penulis,  maka  penulis  menyarankan  untuk  penelitian selanjutnya  agar  :  Verifikasi  atribut  dalam  analisis menjadi  langkah  yang  sangat  penting  dapat  pula ditambahkan  faktor-faktor  seperti  kondisi  sanitasi, akses ke layanan kesehatan, atau variabel lingkungan lainnya  dapat  memperkaya  pemahaman  tentang determinan  stunting.  Langkah  ini  akan  memberikan perspektif  yang  lebih  komprehensif  dan  membantu merancang intervensi yang lebih terarah sesuai dengan kompleksitas faktor-faktor terkait. Melibatkan perbandingan  hasil  dengan  menggunakan  metode klasifikasi alternatif, seperti Decision Trees dan yang lainnya.  Langkah  ini  diperlukan  untuk  memastikan bahwa  penelitian  mendapatkan  metode  yang  paling sesuai dan efektif dalam  bidang penanganan stunting di  Desa  Cintarasa.  Dengan  mempertimbangkan berbagai  opsi  metode  klasifikasi,  penelitian  dapat memastikan bahwa pendekatan yang dipilih memberikan  hasil  yang  optimal  dan  relevan  untuk tujuan spesifik penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H. Pohan, M. Zarlis, E. Irawan, H. Okprana, and Y.  Pranayama,  “Penerapan  Algoritma  K- Medoids  dalam  Pengelompokan  Balita  Stunting di Indonesia,” JUKI  J. Komput. dan Inform. , vol.
3, no. 2, pp. 97–104, 2021, doi:
10.53842/juki.v3i2.69.
[2]  M. Handayani and M. F. L.  Sibuea, “Performance  Analysis  of  Clustering  Models Based  on  Machine  Learning  in  Stunting  Data Mapping,” JURTEKSI (Jurnal  Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 4, pp. 715–720, 2023, doi: 10.33330/jurteksi.v9i4.2770.
[3]  S. S. Nagari and L. Inayati, “Implementation of Clustering Using K-Means Method To Determine Nutritional Status,” J. Biometrika dan Kependud. ,  vol.  9,  no.  1,  p.  62,  2020,  doi: 10.20473/jbk.v9i1.2020.62-68.
[4]  M.  U.  Harahap  and  R.  Hasibuan,  “Analysis Implementation  of  The  Stunting  Prevention Programme,” J. Heal. Sci. Prev. , vol. 7, no. 3, pp. 95–104, 2023, [Online]. Available: https://jurnalfpk.uinsby.ac.id/index.php/jhsp/arti cle/view/1048
[5]  S.  K.  P.  Loka  and  A.  Marsal,  “Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Classifier  untuk  Klasifikasi  Status  Gizi  Pada Balita,” MALCOM  Indones.  J.  Mach.  Learn. Comput. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 8–14, 2023, doi: 10.57152/malcom.v3i1.474.
[6]  A. Fadilah, M. N. Pangestu, S. Lumbanbatu, and S.  Defiyanti,  “Pengelompokan  Kabupaten/Kota Di  Indonesia  Berdasarkan  Faktor  Penyebab Stunting  Pada  Balita  Menggunakan  Algoritma K-Means,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 6, no. 2, p. 223, 2022, doi: 10.26798/jiko.v6i2.581.
[7]  M.  I.  Pratama  and  A.  Lismayani,  “Simulasi Pemodelan Matematika Seir Terhadap Pengaruh Sanitasi  Pada  Kasus  Stunting  di  Indonesia,” J. Penelit.  Mat.  dan  Pendidik.  Mat. ,  vol.  6,  no.  1, pp.  224–231,  2023,  [Online].  Available: https://doi.org/10.30605/proximal.v5i2.2230
[8]  Kemal  Musthafa  Rajabi,  Wina  Witanti,  and Rezki Yuniarti, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor  (KNN)  Dengan  Fitur  Relief-F  Dalam Penentuan  Status  Stunting,” Innov.  J.  Soc.  Sci. Res. , vol. 3, pp. 3555–3568, 2023.
[9]  D.  Dona  and  M.  Rifqi,  “Penerapan  Metode  K- Means Clustering Untuk Menentukan Status Gizi Baik  Dan  Gizi  Buruk  Pada  Balita  (Studi  Kasus Kabupaten Rokan Hulu),” Rabit  J. Teknol. dan Sist.  Inf.  Univrab ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  179–191, 2022, doi: 10.36341/rabit.v7i2.2171.
[10]  C.  A.  Rahmat,  H.  Permatasari,  and  ..., “Penerapan  K-Means Untuk Clustering Kondisi Gizi Balita Pada Posyandu,” J. Media … , vol. 7,
pp. 207–213, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5142.