## ANALISIS PERTUMBUHAN DAN PERKEMBANGAN ANAK DI WILAYAH PEDESAAN MENGGUNAKAN ALGORTIMA K-MEANS

## Dewi Rahmawati, Bambang Irawan, Agus Bahtiar
Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Raya Perjuangan No.10 Kecamatan Kesambi, Kota Cirebon dewirahmawati5d1y@gmail.com

## ABSTRAK
Pertumbuhan  dan  perkembangan  anak-anak  balita  di  wilayah  pedesaan  memiliki  peran  krusial  dalam pemantauan  kesehatan  anak.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  eksploratif  kuantitatif  untuk  menganalisis karakteristik  pertumbuhan  dan  perkembangan  anak-anak  balita  (usia  0-5  tahun)  di  pedesaan,  dengan memperhatikan  representativitas  sampel  dari  berbagai  kelompok  usia  dan  latar  belakang  sosioekonomi.  Data dikumpulkan melalui survei langsung, wawancara dengan orang tua atau wali, pengukuran fisik, dan pemeriksaan medis ringan. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai pola pertumbuhan anak-anak balita di pedesaan menggunakan algoritma K-Means, yang menghasilkan tiga klaster pola pertumbuhan. Temuan ini memberikan wawasan penting tentang variasi pertumbuhan anak di pedesaan dan menyoroti  kebutuhan  akan  intervensi  kesehatan  yang  disesuaikan  dengan  konteks  lokal.  Hasil  analisis menunjukkan perbedaan signifikan dalam pertumbuhan antar daerah, dan melalui penerapan algoritma, cluster optimal  ditemukan  pada  k=2  dengan  nilai  Davies  Bouldin  Indeks  -0,662.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu pemangku kepentingan dalam pengambilan keputusan strategis untuk mendukung perkembangan dan pertumbuhan anak-anak balita di masa mendatang, serta memberikan kontribusi positif terhadap pemberdayaan kesehatan anak-anak dan peningkatan kualitas hidup mereka di lingkungan pedesaan.
Kata kunci :  Analisis pertumbuhan dan perkembangan, Anak-anak balita, algoritma K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Analisis tumbuh kembang anak merupakan hasil pemeriksaan  untuk  mengetahui  kelainan  tumbuh kembang  anak  yang    terdiri  atas:  Deteksi  dini gangguan  tumbuh  kembang  yaitu  penentuan  status gizi; Dari anak tersebut  anak  normal, kurus dan sangat kurus,  baik  kelebihan  berat  badan  atau  tidak,  pendek atau sangat pendek, dan makrosefalik atau mikrosefalik.  Deteksi  dini  kelainan  perkembangan, yaitu  mengidentifikasi  gangguan  perkembangan (keterlambatan), gangguan penglihatan, dan gangguan pendengaran pada anak. Clustering merupakan metode penganalisisan data dalam data mining yang tujuannya untuk  mengelompokkan  data  dengan  karakteristik yang  sama  ke  suatu  wilayah  yang  sama  dan  data dengan  karakteristik  yang  berbeda  ke  wilayah  yang lain,  atau  dengan  kata  lain  untuk  mendapatkan kelompok objek yang memiliki nilai atau karakteristik yang  sama.  Proses  membagi  atau  mempartisi  satu objek data (observasi) menjadi beberapa subset. serta Analisis pertumbuhan dan perkembangan anak (usia 4- 5  tahun)  di  posyandu  teratai  kelurahan  bumi  raya kecamatan bumi waras peneliti ini membahas tentang pola pertumbuhan anak dan pola perkembangan anak, Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode kualitatif dengan berlandaskan filsafat post positivisme [1]. [2] dan Model clustering menggunakan  algoritma  k-means  dalam  menentukan kriteria kondisi gizi balita dan anak membahas tentang gizi yang seimbang untuk balita dan anak. Sertakurang gizi  pada  balita  dan  anak  berdasarkan  usia  dan  berat badan. [3]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Menurut  penelitian  [4]  dengan  judul  “Analisis perkembangan  anak  usia  5-6  tahun  dengan  metode denver development screening test motoric kasar bagi siswa  taman  kanak-kanak”  jenis  penelitian  yang digunakan  adalah  kuantitatif  dengan  menggunakan pendekatan  deskriptif,  Metode  sampling  yang digunakan  adalah  purposive  sampling  yaitu  sebuah teknik pengambilan sampel yang ciri atau karakteristiknya sudah diketahui lebih dulu berdasarkan  ciri  atau  sifat  populasi.  Tujuan  dari penelitian ini adalah untuk mengetahui perkembangan balita  dengan  menstimulasi  4  aspek  perkembangan seperti: personal social, adaptif-motorik halus, Bahasa dan motoric kasar agar perkembangan balita mencapai optimal. Menurut penelitian [5] dengan judul “Analisis perkembangan  motoric  pada  anak  usia  3-4  tahun” penelitian  ini  membahas  tentang  perkembangan motoric anak-anak balita jenis metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif dengan pengumpulan data berupa  studi  perpustakaan.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  mendeksripsikan  perkembangan  kemampuan anak usia 3-4 tahun [4]
Penelitian  dengan  judul  “Perkembangan  anak usia  dini  (AUD)  di  TK    aisyiyah  problematika  dan Solusi”  [6]  membahas  tentang  problematika  dan Solusi anak usia dini (AUD) di TK aisyiyah bustanul atfal  sapen  yogyakarta.  Metode  penelitian  yang digunakan  adlah  kualitatif  dengan  pendekatan  studi kasus.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis  perkembangan  anak  usia  dini  (AUD) berdasarkan  pola  perilaku  dan  mencari  problematika serta solusi perkembangan anak usia dini AUD)
Penelitian  dengan  judul  “Model  clustering menggunakan  algoritma  k-means  dalam  menentukan kriteria  kondisi  gizi  balita  dan  anak”  membahas tentang  gizi  yang  seimbang  untuk  balita  dan  anak. Sertakurang gizi pada balita dan anak berdasarkan usia dan  berat  badan.  Metode  penelitian  yang  digunakan adalah  clustering  algoritma  K-Means.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  mengklasifikasi  nilai  gizi  balita secara  umum  agar  dapat  digunakan  sebagai  landasan pencegahan dini bagi para kader posyandu menanggulangi  gizi  buruk  serta  obesitas  di  kalangan balita dan anak [7].
Penelitian  dengan  judul  “analisis  menggunakan algoritma fuzzy k-means untuk Tingkat pengangguran di  provinsi  riau”  membahas  tentang  Tingkat pengangguran di provinsi riau menggunakan clustering  fuzzy  k-means.  Tujuan  dari  penelitian tersebut adalah mengelompokkan Tingkat pengangguran menggunakan clustering fuzzy k-means untuk  mendapatkan  hasil  dan  Solusi.  Metode penelitian yang di gunakan adalah clustering fuzzy K- means [8].
Penelitian dengan judul “Implementasi algoritma k-means  dalam  mengelompokkan  siswa  berdasarkan status  gizi  dan  Tingkat  perkembangan”  membahas tentang  status  gizi  siswa  berdasarkan  tinggi  badan, berat badan, lingkar lengan untuk mengetahui status  gizi  anak  didiknya  dan  pengaruh  pada perkembangan  akademik.  Metode  yang  digunakan adlah  algoritma  k-means.  Tujuan  dari  penelitian adalah membuat suatu
aplikasi
untuk mengelompokkan  siswa  berdasarkan  status  gizinya dan perkembangan akademiknya [9].
Penelitian  dengan  judul  “Penerapan  metode  k- means  clustering  untuk  menentukan  status  gizi  baik dan  gizi  buruk  pada  balita”  membahas  tentang  gizi baik  dan  gizi  buruk  anak  balita  menggunakan clustering  k-means.  Tujuan  dari  penelitian  adalah mengetahui  tentang  gizi  baik  dan  gizi  buruk  anak balita  di  kabupaten  rokan  hulu  dengan  metode klustering  k-means  serta  meningkatkan  pertumbuhan dan  perkembangan  anak  balita  di  kabupaten  tersebut [10].
Penelitian dengan judul “penerapan algoritma k- means  untuk  menentukan  status  gizi  balita  (studi kasus: puskesmas kecamatan jawa maraja bah jambi)” membahas  tentang  gizi  baik  dan  gizi  buruk  balita  di kecamatan  jawa  maraja  bah  jambi  menggunakan algoritma  k-means  metode  yang  digunakan  adalah algoritma  k-means.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah meningkatkan  pertumbuhan  dan  perkembangan  ank balita di psukesmas bah jambi [11].
Penelitian
dengan judul
“Implementasi
Algoritma K-
Means Clustering untuk Mengelompokkan  Data  Gizi  Balita  pada  Kecamatan Garoga  Tapanuli Utara”  membahas tentang data  gizi anak  balita  di  kecamatan  garoga  tapatuli  utara.  Dan metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah algoritma  k-means  clustering.  Tujuan  dari  penelitian
adalah meningkatkan pertumbuhan dan perkembangan anak balita melalui gizi anak [12].
Penelitian  dengan  judul  "  Model  Clustering Algoritma  K-Mean  Dalam  Menentukan  Kriteria Kondisi  Gizi  Balita  Dan  Anak”  membahas  tentang kriteria  kondisi    gizi  balita  dan  anak.  metode  yang digunakan dalam penelitian adalah algoritma k-means. Tujuan dari penelitian tersebut adalah pencegahan dini pada kader posyandu untuk menanggulangi gizi buruk serta obesitas [3].

## 3. METODE PENELITIAN
Jenis  metode  penelitian  yang  di  ambil  adalah metode  kuantitatif  dimana  peneliti  melakukan penelitian  observasi  langsung  di  tempat  penelitian, metode  kuantitatif  dengan  focus  analisis  data menggunakan  algoritma  K-Means.  Penelitian  ini menggunakan penelitian kuantitiatif. Metode kuantitatif  disebut  juga  dengan  metode  positivistic karena  metode  ini  berlandaskan  pada  filsafat positivisme. Metode ini sebagai metode ilmiah/scientific karena telah memenuhi kaidah ilmiah yaitu  konkrit/empiris,  objektif,  terukur,  rasional  dan sistematis.
Gambar 1. Metode penelitian
a. Mengidentikasi masalah Masalah yang terkait dengan analisis pertumbuhan dan  perkembangan  anak-anak  balita  di  wilayah pedesaan.
b. Studi literature Pencarian  dan  pengumpulan  artikel/jurnal  dan buku  tentang  stunting  atau  mencari  di  publish  or perish terkait penelitian yang di teliti ke Mendeley desktop untuk di review Kembali.
c. Pengumpulan data Pengumpulan data secara data primer, proses data berupa input dan entry data lalu di transformasikan data agar memudahkan penelitian.
d. Analisis data Menerapkan  hasil  analisis  data  mining  berupa analisis  clustering  menggunakan  algoritma  k- means  untuk  mengetahui  pertumbuhan  dan perkembanagan  anak-anak  balita  di  wilayah pedesaan.
e. Penerapan K-means di Rapid Miner Proses  ini  memungkinkan  analisis    lebih  dalam terhadap pola-pola yang  muncul dalam kumpulan data,  sehingga  memudahkan  untuk  memahami persamaan dan perbedaan antar aktivitas.
f. Evaluasi Mengevaluasi  data  hasil  penelitian  yang  sesusai dengan  penelitian  analisis  pertumbuhan  dan perkembangan  anak-anak  balita  di  wilayah pedesaan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Set
Pertama,  data  dikumpulkan (Selection  data). Data  yang  didapatkan  dari  survei/observasi  langsung yaitu  data  primer  melalu  Microsoft  excel  yang  berisi tentang data Analisis pertumbuhan dan perkembangan anak-anak balita di wilayah pedesaan. Yang memiliki 7  (tujuh)  atribut  seperti  Jenis  kelamin,  daerah,  umur, berat badan, tinggi badan, lingkar kepala, dan lingkar lengan.
Gambar 2. Data set

## 4.2. Data Selection
Kedua,  Langkah  pertama  mencari  data  file sebelumya dengan operator read excel yang berfungsi membaca xlsx.
Gambar 3. Operator read excel
Gambar 4. Hasil operator read excel
Gambar 5. Operator hasil select attributes
Gambar 6. Proses select id di rapid miner

## 4.3. Data Transformasi
Proses tranformasi untuk merudah data kebentuk data  mining.penerapaan  ini  untuk  memudahkan kordinasi data oleh algoritma dan tools.pada tahap ini tidak di perlukan karena data telah nominal dan telah sesuai unatuk diolah di rapidminer.
Gambar 7. Split data 70% data train, 30% data test

## 4.4. Data Mining
Gambar 8. Operator split data
Cluster  mengelompokan  satu  sama  lain.  karena tidak ada atribut yang di perlukan. Algoritma k-means menentukan  set  k  clustering  dan  merupakan  contoh cluster. Kluster adalah kemiripan examples berdasarkan jarak antara  mereka.
Selanjutnya penerapan operator distance performance.
Gambar 10. Cluster distance performance
Serta  hasil  K-Means  yaitu  Identifikasi  Cluster: Setelah  menjalankan  algoritma  K-Means,  anak-anak balita  dibagi  menjadi  beberapa  cluster  berdasarkan karakteristik pertumbuhan dan perkembangan mereka. Profil  Cluster:  Menganalisis  karakteristik  setiap cluster, seperti rata-rata tinggi badan, berat badan, dan tingkat  perkembangan  motorik.  Cluster  dengan pertumbuhan  dan  perkembangan  yang  serupa diidentifikasi tampilan  keseluruhan  dalam  menjalani rapid miner.
Gambar 11. Hasil keseluruhan rapid miner

## 4.5. Hasil

## Gambar 12. Run proces
Serta  hasil  K-Means  yaitu  Identifikasi  Cluster: Setelah  menjalankan  algoritma  K-Means,  anak-anak balita  dibagi  menjadi  beberapa  cluster  berdasarkan karakteristik pertumbuhan dan perkembangan mereka. Profil  Cluster:  Menganalisis  karakteristik  setiap cluster, seperti rata-rata tinggi badan, berat badan, dan tingkat  perkembangan  motorik.  Cluster  dengan pertumbuhan  dan  perkembangan  yang  serupa diidentifikasi.
Gambar 13. Hasil cluster
Serta Implementasi  hasil  yaitu Mengidentifikasi Faktor-Faktor  Penentu:  Menganalisis  faktor-faktor yang paling memengaruhi pertumbuhan dan perkembangan  anak-anak  dalam  setiap  cluster. Rekomendasi:  Memberikan  rekomendasi  kebijakan dan intervensi berbasis hasil analisis untuk meningkatkan kondisi pertumbuhan dan perkembangan anak-anak balita di wilayah pedesaan.
Gambar 14. Hasil grafik berat badan berdasarkan daerah
Gambar 15. Hasil grafik berat badan
Terakhir, interpretasikan hasil analisis K-Means. Identifikasi  pola  pertumbuhan  dan  perkembangan anak-anak  balita  di  wilayah  pedesaan  berdasarkan klaster yang dihasilkan.
Algoritma  K-Means  merupakan  metode  yang berguna  untuk  menganalisis  pola  pertumbuhan  dan perkembangan anak-anak balita di wilayah pedesaan. Dengan menggunakan langkah-langkah di atas, dapat di identifikasi  kelompok-kelompok pertumbuhan dan perkembangan  yang  relevan  dalam  data  yang dikumpulkan.
PerformanceVector  yang  diberikan  mencakup beberapa  metrik  evaluasi  kualitas  hasil  dari  suatu model clustering. Dalam penelitian ini, hasil evaluasi dinyatakan  melalui  metrik  rata-rata  jarak  dalam centroid  (Avg.  within  centroid  distance)  dan  indeks Davies Bouldin (Davies Bouldin Index). Avg. within centroid  distance  memberikan  gambaran  umum tentang  sejauh  mana  titik-titik  dalam  suatu  cluster berdekatan satu sama lain dengan menghitung rata-rata jarak  mereka  dengan  centroid.  Nilai  negatif menunjukkan bahwa titik-titik ini cenderung berdekatan  dan  berada  dekat  dengan  centroid.  Lebih lanjut, metrik ini diuraikan untuk setiap cluster khusus (Avg.  within  centroid  distance_cluster_0,  _1,  _2,  ...) untuk  memberikan  pemahaman  yang  lebih  terperinci tentang  seberapa  baik  setiap  cluster  terdefinisi. Selanjutnya,  Davies  Bouldin  Index  mengukur seberapa baik cluster terpisah satu sama lain, dengan nilai mendekati 0 yang diinginkan untuk menandakan bahwa  cluster  terdefinisi  dengan  baik  dan  memiliki jarak yang cukup jauh satu sama lain. Oleh karena itu, hasil  evaluasi  ini  memberikan  gambaran  yang komprehensif tentang kualitas hasil clustering, dengan fokus  pada  kedekatan  titik  dalam  cluster  dan pemisahan  yang  baik  antar  cluster,  sesuai  dengan tujuan analisis clustering dalam penelitian ini.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  di  atas,  dapat disimpulkan  bahwa  analisis  pertumbuhan  dan perkembangan  anak-anak  balita  di  wilayah  pedesaan menggunakan  algoritma  K-Means  adlah  sebagai berikut:  Pola  pertumbuhan  pada  anak-anak  balita terbagi menjadi 3 klaster, klaster_0 kelompok dengan berat  badan  tinggi  10kg  hingga  20kg,  klaster_1 kelompok  dengan  berat  badan  rendah  sampai  sedang 3.6kg hingga 14.2 kg dan klaster_2 kelompok dengan berat  badan  sedang  yaitu  11.6  kg  hingga  14.7  kg. Berdasarkan hasil klaster, pola kelompok umur dengan pola  pertumbuhan  yang  serupa  yaitu  umur  12  bulan hingga  48  bulan  dengan  berat  badan  diantara  9kg hingga  15kg.  Pada  pola  pertumbuhan  antar  daerah terlihat  dengan  jelas  bahwa  daerah  sigua  memiliki pertumbuhan  yang  rendah  hingga  sangat  tinggi  dan banyak  balita  yang  berasal  dari  sigua  dibandingkan daerah  lain,  sedangkan  di  daerah  lain  memiliki pertumbuhan  sedang  hingga  tinggi.  Berdasarkan penelitian  ini  dapat  menyimpulkan  saran  sebagai berikut.  Intervensi  Berbasis  Cluster:  Merancang program intervensi kesehatan dan pembangunan anak- anak  berbasis  pada  karakteristik  setiap  cluster. Pendekatan  ini  memungkinkan  penyesuaian  strategi sesuai  dengan  kebutuhan  spesifik  masing-masing kelompok anak

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  Ndeot,  T.  A.  Sum,  and  F.  D.  Ndinduk, “Analisis Pertumbuhan dan Perkembangan Anak Usia Dini,” J. Lonto Leok , vol. 4, no. 2, pp. 1–12,
2022, [Online]. Available: https://unikastpaulus.ac.id/jurnal/index.php/jllpa ud/article/view/1158
[2]  L.  Ramadhanty,  “Analisis  Pertumbuhan  Dan Perkembangan  Anak  (Usia  4-5  Tahun)  Di Posyandu  Teratai  Kelurahan  Bumi  Raya Kecamatan Bumi Waras,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2019.
[3]  K.  Zannah,  Z.  M.  Nasution,  and  I.  Parlina, “Model  Clustering  Algoritma  K-Mean  Dalam Menentukan  Kriteria  Kondisi  Gizi  Balita  Dan Anak,” vol. 11, no. 1, pp. 34–44, 2022.
[4]  F.  Darmanto,  C.  Yuwono,  S.  Supriyono,  H. Pamot, and R. Ichsandi, “Analisis Perkembangan Anak  Usia  5-6  Tahun  Dengan  Metode  Denver Development Screening Test Motorik Kasar Bagi Siswa  Taman  Kanak-Kanak,” JSES    J.  Sport Exerc.  Sci. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  38,  2019,  doi: 10.26740/jses.v2n2.p38-43.
[5]  J.  Destiyani,  D.  Prasetyowati,  and  Purwadi, “Analisis  Perkembangan  Motorik  Anak  Pada Usia  3-4  Tahun,” Semin.  Nas.  PAUD  2019 ,  pp.
48–53, 2019,
[Online]. Available:
http://conference.upgris.ac.id/index.php/Snpaud 2019/article/view/440
[6]  D. I. Tk, A. Problematika, and D. A. N. Solusi, “PERKEMBANGAN  ANAK  USIA  DINI (AUD)  DI  TK  AISYIYAH:  PROBLEMATIKA DAN SOLUSI Nur Kholidah Nasution,” vol. 15, no. 2, pp. 130–143, 2019.
[7]  M. Kriteria, K. Gizi, and B. Dan, “Jurnal teknik informatika,” vol. 10, no. 1, 2022.
[8]  P.  Di,  P.  Riau,  W.  Saputri,  and  F.  Muttakin, “Cluster  Analysis  Menggunakan  Algoritma Fuzzy  K-Means  Untuk  Tingkat,”  vol.  1,  no.  Ii, pp. 78–84, 2022.
[9]  D. A. N. T. Perkembangan, “IMPLEMENTASI ALGORITMA  K-MEANS  DALAM  NASKAH PUBLIKASI  IMPLEMENTASI  ALGORITMA K-MEANS DALAM,” 2020.
[10]  G.  Baik,  D.  A.  N.  Gizi,  B.  Pada,  S.  Kasus,  K. Rokan, and K. R. Miner, “Dona, 2) Mi’rajul Rifqi ABSTRAK,” vol. 7, no. 2, 2022.
[11]  V. Syaputri, D. Hartama, F. Anggraini, M. Safii, and R. Dewi, “PENERAPAN ALGORITMA K- MEANS  UNTUK  MENENTUKAN  STATUS GIZI BALITA ( STUDI KASUS : PUSKESMAS KECAMATAN JAWA MARAJA BAH JAMBI ),” vol. 6, no. 1, pp. 94–102, 2022.
[12]  D.  W.  Sitohang  and  A.  Rikki,  “Implementasi Algoritma K- Means Clustering untuk
Mengelompokkan  Data  Gizi  Balita  pada Kecamatan Garoga Tapanuli Utara,” vol. 02, pp. 80–92, 2019.