Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 96-103                                                                                E ISSN : 2722-2713

## ANALISIS DATA BALITA DENGAN PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING DI DESA WANASABA LOR
Nurul Azizah 1) , Nana Suarna 2) , Willy Prihartono 3)
1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Jalan Perjuangan NO.10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon
3 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Jalan Perjuangan NO.10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon Co Responden Email: na31131296@gmail.com

## Article history
Received 12 Dec 2023
Revised   04 Jan 2024
Accepted 17 Jan 2024 Available online 27 Jan 2024
Keywords Toddler, Clustering,
K-means,
KDD

## Abstract
Toddlers are children who have reached the age of 1 to under 5 years of age. The development  of  children  under  five  is  most  important  in  efforts  to  achieve sustainable development and improve the quality of life of society. From the age of five,  children  experience  rapid  growth  in  language  skills,  creativity,  social, emotional  and  intellectual  awareness.  This  period  became  an  important  basis  for subsequent  progress.  However,  the  health  and  development  problems  of  toddlers are  still  a  serious  concern.  So,  careful  data  analysis  is  needed  to  identify  trends, patterns  and  groups  of  toddlers  who  may  want  special  attention.  The  aim  of  this research is to find clusters from toddler data as an effort to group 296 toddlers in Wanasaba  Lor  Village.  Reference  parameters  used  in  clustering  and  calculations include  gender,  age,  height  and  weight  of  toddlers.  This  research  uses  the methodKnowledge  Discovery  In  Database  (KDD).  The  results  of  this  research include making a comparison of DBI values  using the k-means algorithm by K=2 to K=10 with measure type used. You can pay attention if the cluster is close to 0, such as K=2 with a DBI value of 0.566measure type Mixed Measures, Numerical Measures,  andBregman  Divergences.  The  benefits  of  this  research  include  being able  to  share  deeper  insights  regarding  the  health  situation  and  development  of toddlers in Wanasaba Lor Village.
Riwayat Diterima 12 Des 2023 Revisi      04 Jan 2024 Disetujui  17 Jan 2024 Terbit       27 Jan 2024 Kata Kunci Balita, Clustering,
K-Means,
KDD

## Abstrak
Balita  adalah  anak  yang  sudah  mencapai  umur  1  hingga  umur  di  bawah  5  tahun. Perkembangan  anak  balita  paling  utama  saat  upaya  meraih  pembangunan berketerusan  serta  menaikkan  mutu  hidup    masyarakat.  Sejak  usia  balita,  anak mengalami pertumbuhan pesat dalam kemampuan berbahasa, kreativitas, kesadaran sosial,  emosional,  dan  intelektual.  Periode  ini  menjadi  dasar  penting  untuk kemajuan  berikutnya.  Namun  masalah  kesehatan  dan  perkembangan  balita  masih menjadi  perhatian  serius.  Sehingga,  diperlukan  analisis  data  yang  cermat  supaya mengidentifikasi  tren,  pola,  dan  kelompok  balita  yang  mungkin  menginginkan perhatian  khusus.  Tujuan  atas  penelitian  ini  untuk  menemukan  cluster  dari  data balita  menjadi  suatu  upaya  supaya  mengelompokan  296  balita  pada  Desa Wanasaba Lor. Acuan parameter yang digunakan dalam melakukan klasterisasi dan perhitungan  di  antaranya  seperti  gender,  umur,  tinggi  badan  serta  berat  badan balita.  Pada  penelitian  ini  memakai  metode Knowledge  Discovery  In  Database (KDD).  Hasil  atas  penelitian  tersebut  termasuk  membuat  perbandingan  nilai  DBI melalui  algoritma  k-means  oleh  K=2  hingga  K=10  dengan measure  type yang digunakan. Bsa diperhatikan jika cluster yang mendekati 0 seperti K=2 dengan nilai DBI 0,566 pada measure type Mixed Measures, Numerical Measures , dan Bregman Divergences. Adapun  manfaat  dalam  penelitian  tersebut  termasuk  dapat membagikan  wawasan  semakin  dalam  menyangkut  situasi  kesehatan  serta perkembangan balita pada Desa Wanasaba Lor.

## PENDAHULUAN
Anak  usia  1  hingga  di  bawah  lima tahun  dikenal  sebagai  balita.  (Chania, Andhini, and Jaji 2020). Masa ini memegang peran  kunci  dalam  perkembangan  fisik  dan
mental anak, yang nantinya akan memengaruhi  keberhasilan  pertumbuhan  dan perkembangannya di tahap berikutnya. Dalam konteks  ini,  perhatian  yang  diberikan  oleh orang  tua  dan  pihak  desa,  termasuk  petugas
Pusat  Pelayanan  Kesehatan  Masyarakat (PUSKESMAS),  dalam  memantau  kondisi balita  menjadi  paling  penting.  (Baik  et  al. 2022).  Sehingga,  mengerti  aspek  yang berdampak pada kesehatan dan perkembangan balita menjadi perhatian utama dalam  ilmu  kesehatan  dan  pembangunan manusia.  Dalam  rangka  memahami  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  kesehatan  dan perkembangan  balita  maka  perlu  dilakukan pengolahan data. Pengolahan data bisa dibuat melalui  memanfaatkan  data  mining,  seperti algoritma  k-means  clustering.  Dikarenakan pendekatan  yang  biasa  dilakukan  pada analisis  cluster  termasuk k-means  clustering (Kurnia and Rinaldi 2022).
Penulis mengacu pada penelitian sebelumnya  yang  pertama  kali  dilaksanakan oleh  Daniel  Tunggono  Saputro  sebagai referensi  dalam  penelitian  ini,  Wida  Pesah Sucihermayanti  yang  berjudul  Penerapan Klasterisasi  Menggunakan K-Means untuk Menentukan  Tingkat  Kesehatan  Bayi  dan Balita di Kabupaten Bengkulu Utara. Penelitian ini memiliki permasalahan mengenai
bagaimana cara untuk
mengimplementasikan  algoritma  k-means pada  data  kesehatan  bayi  serta  balita  pada Kabupaten  Bengkulu  Utara  sehingga  dapat dikelompokkan  menjadi  beberapa  cluster yang  mewakili  tingkat  kesehatan  yang berbeda.  Selain  hal  tersebut,  tujuan  atas penelitian tersebut termasuk supaya menolong Dinas Kesehatan dalam memberikan pelayanan  kesehatan  yang  lebih  baik  dengan menemukan  tingkat  kesehatan  bayi  serta balita  (Liesnaningsih,  2022)  pada  setiap kecamatan  pada  Kabupaten  Bengkulu  Utara (Saputro and Sucihermayanti 2021).
Penelitian  yang  kedua  oleh  Dona, Mi’rajul  Rifqi  yang  berjudul  Penerapan Metode
K-Means Clustering untuk Menentukan Status Gizi Baik dan Buruk pada
Balita.  Penelitian  ini  memiliki  permasalahan mengenai bagaimana cara mengatasi kekurangan  gizi  atau  malnutrisi  yang  sering terjadi  pada  balita  di  Indonesia,  serta kurangnya  pemantauan  gizi  balita  oleh  orang tua  serta  aparat  desa.  Penelitian  ini  juga bertujuan  untuk  memberikan  solusi  dengan melakukan  pengelompokan  status  gizi  balita memakai metode k-means clustering  (Baik et al. 2022).
Penelitian  yang  ketiga  dilakukan  oleh  I Nyoman  Mahayasa  Adiputra  melalui  judul Clustering  Penyakit  DBD  Pada  Rumah  Sakit Dharma  Kerti  Menggunakan  Algoritma  K- Means  membahas  tentang  permasalahan mengenai  bertambahnya  jumlah  pasien  di Puskesmas Cigugur Tengah sepanjang harinya,  makanya  banyak  data  belum  bisa dibahas semakin dalam serta datanya sekedar dipakai  menjadi  arsip  saja.  Oleh  karena  itu, diperlukan pengolahan data ini untuk mengelompokkan penyakit pasien berdasarkan  tingkat  keparahan,  membedakan antara penyakit akut  serta bukan akut dengan memakai  teknik  data  mining.  Metode clustering,  khususnya  melalui  algoritma  k- means  serta  algoritma  k-medoids  menjadi pembanding (Sulastri et al., 2021), diterapkan.  Tujuannya  adalah  memberikan kontribusi  bagi  Puskesmas  Cigugur  Tengah dalam  memahami  jenis  penyakit  yang  paling umum  dihadapi  oleh  pasien,  sehingga  dapat mendukung pihak pemerintah, terutama Dinas Kesehatan,  saat  perencanaan  penyuluhan kesehatan kepada masyarakat sekitar (Adiputra 2021).
Penelitian  selanjutnya  dikemukakan oleh  Candra  Adi  Rahmat,  Hilda  Permatasari, Errissya  Rasywir,  Yovi  Pratama  yang berjudul
Penerapan K-Means Untuk Clustering Kondisi Gizi Balita Pada Posyandu.
Penelitian ini memiliki permasalahan  mengenai  bagaimana  cara mengelompokan  serta  memilih  keadaan  gizi balita  yang  ditemukan  pada  Posyandu  Desa Telang  memakai  metode  k-means  clustering. Penelitian ini juga berguna supaya memberlakukan  metode  k-means  clustering saat  mengelompokkan  kondisi  gizi  balita untuk posyandu Desa Telang, serta membagikan  data  semakin  pas  serta  akurat bagi  petugas  posyandu  dalam  menentukan kondisi  gizi  balita  (Rahmat,  Permatasari,  and ... 2023).
Tujuan  atas  penelitian  tersebut  supaya menemukan  cluster  dari  data  balita  menjadi suatu  upaya  supaya  mengelompokan  296 balita  di  Desa  Wanasaba  Lor.  Dalam pengelompokan  data  diperlukan  analisis  dan perhitungan yang cermat sehingga didapatkan kelompok balita berdasarkan tingkat kemiripan  masing-masing.  Acuan  parameter yang digunakan dalam melakukan klasterisasi dan  perhitungan  di  antaranya  nama  balita,
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 96-103                                                                                E ISSN : 2722-2713
gender, umur, berat badan, serta tinggi badan balita.
Didalam penelitian ini penulis memanfaatkan suatu analisis dan perhitungan data  yaitu  data  mining algoritma  k-means clustering. Clustering termasuk suatu metode data  mining yang  termasuk  pada  golongan unsupervised learning (Prakoso et al. 2023).
Data  mining  merupakan  suatu  metode supaya menjumpai data baru yang bermanfaat bagi kumpulan data dalam jumlah yang besar untuk  menolong  saat  pengambilan  keputusan (Irawan 2019).
Clustering
termasuk langkah pengelompokan  titik-titik  data  ke  dalam  dua kelompok  atau  lebih,  yang  tujuannya  supaya titik-titik  data  yang  berada  pada  kelompok yang  sama  memperoleh  kesamaan  semakin tinggi  satu  sama  lain  daripada  dengan  titik- titik  data  pada  kelompok  yang  tidak sama(Adiya  and  Desnelita  2019).  Clustering memisahkan  kumpulan  data  atas  banyak kelompok dari pola yang sama (Muhima et al. 2023). Metode clustering non-hirarki berbasis jarak,  seperti algoritma  k-means ,  digunakan untuk  memisahkan  data  sebagai  cluster. Algoritma  ini  efektif  untuk  atribut  numerik (Tinendung  and  Zufria  2023).  Dalam  metode ini, data mllaui karakteristik serupa
dikelompokkan bersama pada sebuah cluster.(Chusyairi and Ramadar Noor Saputra
2019).
Kemudian k-means clustering memodelkan  dataset  yang  ada  dan  menguji hasil clustering menggunakan Cluster Distance  Performance (Afiasari,  Suarna,  and Rahaningsi  2023).  Penelitian  ini  mengadopsi metode Knowledge  Discovery  in  Database (KDD). KDD termasuk suatu proses komputasi yang melibatkan penerapan algoritma-algoritma matematika
supaya
mengekstraksi data serta menghitung probabilitas tindakan yang mungkin terjadi di masa  mendatang(Muttaqin  and  Defriani 2020).  Dalam  melakukan  penentuan  jumlah cluster  terbaik  maka  digunakan  David Boulden  Index  (DBI).  Davies  Bouldin  Index (DBI)  termasuk  ukuran  supaya  menilai kinerja  clustering  (Anam,  Sudrajat,  and Kurnia 2022).
Sebagai alat bantu dalam penelitian ini, digunakan platform perangkat lunak ilmu data bernama RapidMiner. RapidMiner
menyajikan  lingkungan  terintegrasi  supaya
mempersiapkan data, melakukan pembelajaran mesin,
mengeksplorasi penambangan teks, serta menganalisis prediksi.  Platform  ini  mendukung  berbagai tahapan pada proses pembelajaran, mencakup persiapan  data,  visualisasi  hasil,  validasi model, serta optimasi(Saputro and Sucihermayanti 2021).

## METODE PENELITIAN

## A. Metode Penelitian
Penelitian  ini  memberlakukan  metode pendekatan  kuantitatif,  yang  menggunakan angka sebagai sarana evaluasi untuk menganalisis  informasi  yang  ingin  diketahui. Dalam menjalankan metode penelitian, terdapat  serangkaian  tahapan  yang  harus dilalui.  Tahapan-tahapan  ini  merupakan langkah-langkah yang perlu dijalankan sesuai dengan fokus permasalahan, agar tetap sesuai dengan batasan masalah yang telah ditetapkan dan memastikan kelancaran jalannya penelitian.  Rinciannya  mengenai  langkah- langkah pelaksanaan penelitian dapat ditemukan dalam Gambar 1 seperti:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Seperti  deskripsi  atas  tahapan  penelitian lewat Gambar 1 di atas:
1) Identifikasi Masalah Menganalisis
permasalahan yang berkaitan  dengan  data  balita  dengan menetapkan kriteria-kriteria yang relevan untuk balita.
2) Pengumpulan Data Mengumpulkan  data  yang  bersangkutan pada  topik  penelitian  dari  beragam sumber yang relevan supaya mendukung penelitian ini.
3) Analisis Data Data  yang  dipakai  untuk  penelitian  ini bermula  oleh  arsip  posyandu  Desa Wanasaba  Lor  terkait  kondisi  balita.
Setelah mendapatkan data yang diperlukan, dilakukan penentuan variabel yang  nanti  dipakai  pada  penelitian. Parameter acuan
yang dipakai melibatkan usia, tinggi badan, serta berat badan balita.
4) Implementasi Metode K-Means
Proses pengolahan data dilakukan dengan  menerapkan  metode  data  mining k-means.  Tujuan  utamanya  adalah  untuk menemukan  data  yang  bisa  dipakai menjadi  dasar  pengambilan  keputusan saat mengatasi masalah yang ada.
5) Pengujian Data dengan RapidMiner Pengujian  data  dilaksanakan  dengan menggunakan  alat  bantu RapidMiner untuk  mendapatkan  cluster  mengikuti metode k-means .
6) Kesimpulan Dapat  mengelompokkan  data  balita berdasarkan kriteria tertentu.

## B. Sumber Data
Sumber  data  dalam  Analisis  Data  Balita Dengan Penerapan Metode K-Means
Clustering  ini  diperoleh  dari  7  Pusat Pelayanan Terpadu (POSYANDU) yang ada di wilayah Desa Wanasaba Lor tahun 2022- 2023. Atribut dari data tersebut adalah nama balita, gender, umur, berat badan dan tinggi badan (Andini et al., 2023).

## C. Teknik Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  dibuat pada  penelitian  ini  menggunakan  beberapa metode di antaranya:
1. Observasi
Datang ke tempat POSYANDU yang ada  di  Desa  Wanasaba  Lor  dan berinteraksi langsung dengan petugas untuk  meminta  data  balita  sehingga didapat  informasi  mengenai  nama balita,  gender,  umur,  berat  badan serta tinggi badan balita yang relevan.
2. Literature Review Dalam  metode  ini,  penulis  melakukan tinjauan pustaka dengan mencari berbagai  sumber  referensi  yang  relevan pada permasalahan yang nanti dibahas.

## D. Teknik Analisis Data
Untuk  penelitian  tersebut  memakai algoritma  k-means  melalui  model  KDD. Dalam  KDD,  suatu  proyek  Data  Mining memperoleh  siklus  yang  dipisahkan  pada  5
tahap. Tahapan tersebut bisa diperhatikan di Gambar 2:

## Gambar 2. Tahapan Knowledge Discovery In Database (KDD)
1) Data Selection Data selection termasuk tahap awal dalam proses Knowledge Discovery In Database (KDD),  dimana  dari  sekumpulan  data yang  diperoleh  diadakan  seleksi  data terlebih  dahulu,  data  pada  wujud  file Microsoft Excel mellaui format xlsx yang diperoleh kemudian import data ke dalam aplikasi  Rapid  Miner  untuk  melakukan pembacaan  data  menggunakan  operator Read  Excel.
2) Preprocessing Data Preprocessing data berguna supaya membuang duplikasi data, mengecek data yang  belum  tetap  serta  merenovasi kekeliruan untuk data, proses ini merupakan  tahapan  penting  karena  jika tidak  dilakukan  dapat  menghambat  hasil dari  proses  Data  Mining.  tetapi  hasil menunjukan  pada  data  ini tidak  memiliki Missing Value atau kesalahan pada data.
3) Transformation
Tahap  transformasi  dilakukan  dengan menggunakan satu operator dengan tujuan  untuk  menyiapkan  data,  dengan cara  mengubah  data  yang  sudah  dipilih dan  dikonversi  menjadi  bentuk  yang cocok  untuk  proses  Data  Mining,  proses transformasi  memakai  operator  Nominal To Numerical.
4) Data Mining Data  mining  termasuk  proses  supaya menemukan  pola  maupun  data  yang  ada di saat data yang sudah terpilih pada saat proses  transformasi.  Dalam  penelitian tersebut  data  mining  yang  gunakan termasuk  metode  k-means.  Metode  k- means dapat dilakukan melalui mengukur jarak  titik-titik  pusat.  Jarak  antara  dua titik  dapat  diukur  menggunakan  formula jarak  Euclidean  atau  metode  pengukuran jarak lainnya. Misalnya, jika (𝑥 1 , 𝑦 1 ) dan (𝑥 2 , 𝑦 2 ) adalah koordinat dua titik dalam suatu  cluster,  maka  jarak  Euclidean  d
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 96-103                                                                                E ISSN : 2722-2713
antara  keduanya  dapat  dihitung  memakai rumus seperti:
𝑑(𝑥, 𝑦) = √(𝑥 1 , 𝑦 1 ) 2 + (𝑥 2 , 𝑦 2 ) 2
5) Interpretation / Evaluation Melalui proses data mining dibuat proses evaluasi terhadap data yang sudah didapat sesuai  dengan  prosedur  yang  telah ditentukan,  tahap  ini  juga  menggunakan aplikasi  RapidMiner  supaya  menghitung keahlian  metode  algoritma  k-means mellaui uji performance hingga menghasilkan nilai Davies Bouldin Index (DBI)  terbaik.  DBI  dihitung  dengan mempertimbangkan  rasio  antara  dua kelompok  cluster  yang  berdekatan  dan seberapa  besar  nilai  kepadatan  dalam kelompok  tersebut.  Skor  DBI  yang  lebih rendah menunjukkan bahwa pembentukan cluster lebih baik, dengan kelompok yang lebih homogen dan berdekatan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1) Data Selection
Data selection merupakan tahap pertama pada  proses  Knowledge  Discovery  In Database  (KDD),  dimana  dari  sekumpulan data  yang  diperoleh  diadakan  seleksi  data terlebih  dahulu,  data  pada  wujud  file Microsoft  Excel  mellaui  format  xlsx  yang diperoleh  kemudian  import  data  ke  ke  dalam aplikasi RapidMiner untuk melakukan pembacaan  data  memakai  operator  Read Excel lewat Gambar 3 seperti :

## Gambar 3 Operator read excel
Hasil  atas  pembacaan  operator  Read Excel  diperoleh  data  bisa  diperhatikan  lewat Tabel 1 seperti:
Tabel 1 Statistik data read excel No  Uraian Keterangan 1 Record 296 2 Special Attribute 0
3 Regular Attribute 5 4 Attribute Nama Balita Nominal, missing 0 Jenis Kelamin Nominal, missing 0 Umur (Bulan) Integer, missing 0 Berat (Kg) Real, missing 0 Tinggi (Cm) Real, missing 0
Supaya  memilih  ID  untuk  dataset  maka dipakai  operator Generate  ID ,  misalnya Gambar  4 seperti:
Gambar 4 Operator generate id Hasil  dari  pembacaan  operator  Generate ID  didapat  informasi  yang  bisa  diperhatikan Tabel 2 seperti:

## Tabel 2 Hasil operator generate id
No  Uraian Keterangan 1 Record 296 2 Special Attribute 1 3 Regular Attribute 5 4 Attribute ID Integer, missing 0 Nama Balita Nominal, missing 0 Jenis Kelamin Nominal, missing 0 Umur (Bulan) Integer, missing 0 Berat (Kg) Real, missing 0 Tinggi (Cm) Real, missing 0 Penjelasan :
Special  atribut  yang  dimaksud  pada  Tabel  2 adalah ID dengan tipe data integer.
2) Data Preprocessing
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan preprocessing  pada  data  yang  memiliki Missing  Value.  Ketika  sebuah  atribut  dalam kumpulan  data  yang  sudah  dipilih  tidak memiliki  nilai  atau  kosong  maka  itu diindikasikan  sebagai  Missing  Value,  tetapi hasil menunjukan pada data ini tidak memiliki Missing  Value  diketahui  bahwa  atribut memiliki  nilai  0  pada  tiap  kolom  missing, maka  pada  tahap  preprocessing  tidak  perlu dilakukan.
3) Data Transformasi
Tahap  transformasi  dilakukan  dengan menggunakan  satu  operator  dengan  tujuan untuk menyiapkan data, dengan cara mengubah  data  yang  sudah  dipilih  dan dikonversi  menjadi  bentuk  yang  cocok  untuk proses  Data  Mining,  proses  transformasi memakai  operator  Nominal  To  Numerical misalnya lewat Gambar 5 di bawah ini:
Gambar 5 Operator nominal to numerical
Operator Nominal To Numerical
membantu  proses  data  supaya  dapat  diproses untuk Data Mining dengan cara merubah data Polynominal  menjadi  Numeric,  tahap  ini dilakukan  bertujuan  untuk  memudahkan proses  Clustering,  adapun  atribut  yang dirubah yaitu Nama Balita dan Jenis Kelamin, karena  atribut  tersebut  berjenis  polynominal yang nantinya tidak dapat diproses menggunakan  operator  k-means  dengan parameter  measure  type  Mixed  Measures,
Numerical Measures, dan Bregman Divergences. Tabel 3. Parameter nominal to numerical No Parameter Isi 1 Attribute Filter Type Subset 2 Attributes Nama Balita Jenis Kelamin 3 Coding Type Unique Integers
Hasil  atas  pembacaan  operator  Nominal to  Numerical  diperoleh  data  yang  bisa diperhatikan lewat Tabel 4 seperti:
Tabel 4 Statistika operator nominal to numerical No  Uraian Keterangan 1 Record 296 2 Special Attribute 1
3 Regular Attribute  5
4 Attribute ID Integer, missing 0 Nama Balita Nominal, missing 0 Jenis Kelamin Nominal, missing 0 Umur (Bulan) Integer, missing 0 Berat (Kg) Real, missing 0 Tinggi (Cm) Real, missing 0 4) Data Mining Data  mining termasuk  proses  supaya menemukan  pola  maupun  data  yang  ada  di pada data yang sudah terpilih pada saat proses transformasi,  penelitian  ini  menggunakan k- means dengan  mengcluster  data  balita, operator k-means bisa  diperhatikan  lewat Gambar 6:
Gambar 6 Operator k-means Algoritma K-means dipakai supaya
menentukan  cluster  dari  data  yang  sudah dipilih,  dengan  melakukan  terlebih  dahulu pemilihan  jumlah  cluster  yang  berbeda  yaitu
(K = 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), jumlah cluster yang  digunakan  dalam  upaya  bereksperimen terhadap  parameter measure  type  Mixed
Measures,
Numerical Measures, dan Bregman Divergences.
Tabel 5. Statistika operator k-means No Parameter Isi 1 K 2-10 2 MeasureTypes Mixed Measures Numerical Measures Bregman Divergences Hasil  dari  pembacaan  operator k-means didapat  informasi  yang  bisa  diperhatikan lewat Tabel 6 seperti:
Tabel 6 Statistik Data K-means No Uraian Keterangan 1 Record 296 2 Special Attribute 2 3 Regular Attribute 5 4 Attribute ID Integer, missing 0 Cluster Nominal, missing 0 Nama Balita Numeric, missing 0 Jenis Kelamin Numeric, missing 0 Umur (Bulan) Integer, missing 0 Berat (Kg) Real, missing 0 Tinggi (Cm) Real, missing 0 Penjelasan :
Special  atribut  yang  dimaksud  pada  Tabel  6 adalah ID dengan tipe data integer dan cluster dengan tipe data nominal.
Menambahkan operator Cluster Distance Performance pada  proses  Clustering  supaya menilai  kinerja  proses Clustering dengan metode Davies  Bouldin  Index (DBI). Cluster Distance Performance dipakai supaya memilih hasil dari cluster set (K = 2, 3, 4, 5, 6,  7,  8,  9,  10)  dengan  berdasarkan  parameter measure  type  Mixed  Measures,  Numerical Measures, dan Bregman Divergences pada K- means ,  sampai  data  yang  dikelompokkan mendapatkan nilai terkecil berdasarkan Davies Bouldin Index (DBI).
Gambar 7. Operator Cluster Distance Performance
Tabel 7. Parameter Cluster Distance Performance No Parameter Isi 1 Main Criterion Davies Bouldin Index
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 96-103                                                                                E ISSN : 2722-2713
Data  yang  telah  ditentukan  memerlukan penggunaan  satu  model  dalam  metode K- means ,  proses  model K-means dengan operator Cluster Distance Performance bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai Davies
Bouldin  Index (DBI)  dari  masing-masing cluster set (K = 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) yang sudah ditentukan, model K-means gambar 8.
Gambar 8 Proses Model K-means
Eksperimen  memakai  Data  Mining mempermudah  dan  meningkatkan  efektivitas proses Clustering .  Proses  ini  melibatkan pengelompokkan  data  berdasarkan  kemiripan karakteristik dari masing-masing data.
5) Evaluasi
Evaluasi  termasuk  langkah  lanjutan dalam  mencapai  tujuan  data  mining.  Proses evaluasi  dibuat  dengan  menyeluruh  yang tujuannya memastikan bahwa hasil dari tahap data  mining  mengikuti  target  yang  mau diraih.  Dimana  saat  melakukan  pengujian menggunakan software RapidMiner.
Evaluasi cluster dilakukan supaya memilih total cluster yang berhasil menciptakan  nilai  Davies  Bouldin  Index terkecil,  atau  jumlah  cluster  dengan  tingkat kemiripan  data  terdekat.  Rekapitulasi  Davies Bouldin  Index  (DBI)  yang  diperoleh  melalui menggunakan cluster set (K = 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,  9,  10)  parameter  measure  type  Mixed Measures, Numerical Measures, dan Bregman Divergences bisa diperhatikan lewat Tabel 8.

## Tabel 8 Hasil Evaluasi Cluster
K Measure Type DBI 2 Mixed Measures 0,566 Numerical Measures 0,566 Bregman Divergences 0,566 3 Mixed Measures 0,627 Numerical Measures 0,626 Bregman Divergences 0,623 4 Mixed Measures 0,692 Numerical Measures 0,695 Bregman Divergences 0,693 5 Mixed Measures 0,774 Numerical Measures 0,773 Bregman Divergences 0,767 6 Mixed Measures 0,849 Numerical Measures 0,849
K Measure Type DBI Bregman Divergences 0,847 7 Mixed Measures 0,911 Numerical Measures 0,890 Bregman Divergences 0,919 8 Mixed Measures 0,899 Numerical Measures 0,883 Bregman Divergences 0,912 9 Mixed Measures 0,941 Numerical Measures 0,934 Bregman Divergences 0,969 10 Mixed Measures 0,918 Numerical Measures 0,912 Bregman Divergences 0,917
Mengacu  pada  prinsip  DBI,  nilai  yang dianggap  baik  dalam  data  mining  adalah semakin kecil atau mendekati nol. Oleh Tabel 8 sebelumnya  maka  bisa  diperhatikan  jika DBI  terkecil  ditemukan  pada  K=2  dengan measure  type  Mixed  Measures,  Numerical Measures,  dan  Bregman  Divergences  dengan nilai  DBI  yan  mendekati  nol  yaitu  0.566. Oleh  karena  itu,  pengelompokkan  dilakukan dengan menggunakan 2 cluster.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengelompokan  data balita  dengan  memakai  algoritma k-means , sehingga  bisa  disimpulkan  bahwa  Nilai  K optimal  berdasarkan Davies  Bouldin  Index (DBI) ditemukan pada K=2 melalui nilai DBI 0,566 yang paling mendekati. Sebab, semakin kecil nilai DBI sehingga semakin baik cluster yang diciptakan. Adapaun parameter measure type yang  digunakan  untuk  menghasilkan nilai  K  optimal  adalah Mixed  Measures, Numerical Measure s, dan Bregman Divergences . Adapun manfaat dalam penelitian tersebut termasuk dapat membagikan wawasan semakin dalam menyangkut situasi kesehatan serta perkembangan  balita  pada  Desa  Wanasaba Lor.  Sehingga  bisa  menjadi  landasan  untuk memberikan  rekomendasi  dan  saran  kepada pihak berwenang di tingkat desa dan wilayah untuk meningkatkan kualitas hidup balita.

## REFERENSI
Adiputra, I. N. M. 2021. “Clustering Penyakit Dbd  Pada  Rumah  Sakit  Dharma  Kerti Menggunakan  Algoritma  K-Means.” INSERT: Information System and
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 96-103                                                                                E ISSN : 2722-2713
Emerging … .
Adiya,  M.  Hasmil,  and  Yenny  Desnelita. 2019.  “Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan Sistem  Informasi  Penerapan  Algoritma K-Means  Untuk  Clustering  Data  Obat- Obatan Pada RSUD Pekanbaru.” 01:17–
24. Afiasari,  Nur,  Nana  Suarna,  and  Nining Rahaningsi.  2023.  “Implementasi  Data Mining Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Clustering Dengan  Metode  K-Means.” Jurnal SAINTEKOM 13(1):100–110. doi: 10.33020/saintekom.v13i1.402.
Anam,  Khaerul,  Dadang  Sudrajat,  and  Dian Ade Kurnia. 2022. “Analisis Segmentasi Pelanggan  Menggunakan  Metode  K- Means Clustering.” 21:273–78.
Andini, N., Taufiq, R., Priyanggodo, D. Y., & Sugiyani, Y. (2023). Penggunaan Metode  Prototype  pada  Pengembangan Sistem  Informasi  Imunisasi  Posyandu. JIKA  (Jurnal  Informatika) , 7 (4),  431– 439.
https://doi.org/10.31000/jika.v7i4.9329
Chania,  Henita,  Dhona  Andhini,  and  Jaji.
2020.  “Pengaruh  Teknik  Perkusi  Dan Vibrasi  Terhadap  Pengeluaran  Sputum Pada Balita Dengan ISPA Di Puskesmas Indralaya.” Seminar Nasional Keperawatan  “Pemenuhan  Kebutuhan Dasar  Dalam  Perawatan  Paliatif  Pada Era Normal Baru” Tahun 2020 25–30. Chusyairi,  Ahmad,  and  Pelsri  Ramadar  Noor Saputra.  2019.  “Pengelompokan  Data Puskesmas Banyuwangi Dalam Pemberian Imunisasi Menggunakan Metode K-Means Clustering.” Telematika 12(2):139–48. doi: 10.35671/telematika.v12i2.848.
Irawan, Yuda. 2019. “Implementation of Data Mining  for  Determining  Majors  Using K-Means Algorithm in Students of Sma
Negeri 1 Pangkalan Kerinci.” Journal of Applied  Engineering  and  Technological Science 1(1):17–29. doi: 10.37385/jaets.v1i1.18. Liesnaningsih,  L.  (2022).  Rancang  Bangun
Sistem  Informasi  Tumbuh  Kembang
Bayi  dan  Balita  di  Posyandu  Delima Kelurahan  Curug  Kulon. JIKA  (Jurnal Informatika) , 6 (1), 93. https://doi.org/10.31000/jika.v6i1.5979
Kurnia,  Dian  Ade,  and  Ade  Rizki  Rinaldi.
2022.  “Clustering  Data  Penjualan Produk  Makanan  Pada  Toko  Toserba Yogya  Siliwangi  Dengan  Menggunakan Metode K-Means.” 7(1):77–84.
Muhima, Rani Rotul, Muchamad Kurniawan,
Septiyawan  Rosetya  Wardhana,  Anton Yudhana, Sunardi, and Mitra
Adhimukti.  2023.  “An  Improved Clustering  Based  on  K-Means  for
Hotspots  Data.” Indonesian  Journal  of Electrical  Engineering  and  Computer Science 31(2):1109–17. doi: 10.11591/ijeecs.v31.i2.pp1109-1117.
Muttaqin,  Muhammad  Rafi,  and  Meriska Defriani.  2020.  “Algoritma  K-Means Untuk  Pengelompokan  Topik  Skripsi Mahasiswa.” ILKOM  Jurnal  Ilmiah 12(2):121–29. doi:
10.33096/ilkom.v12i2.542.121-129.
Prakoso, Bakhtiyar Hadi, Ervina Rachmawati,
Demiawan  Rachmatta  Putro  Mudiono, Veronika  Vestine,  and  Gandu  Eko Julianto  Suyoso.  2023.  “Klasterisasi
Puskesmas Dengan K-Means
Berdasarkan  Data  Kualitas  Kesehatan Keluarga Dan Gizi Masyarakat.” Jurnal Buana  Informatika 14(01):60–68.  doi:
10.24002/jbi.v14i01.7105.
Rahmat,  C.  A.,  H.  Permatasari,  and  ...  2023. “Penerapan  K-Means  Untuk  Clustering Kondisi  Gizi  Balita  Pada  Posyandu.” Jurnal Media … .
Saputro,  D.  T.,  and  W.  P.  Sucihermayanti.
2021. “Penerapan Klasterisasi Menggunakan K-Means Untuk Menentukan  Tingkat  Kesehatan  Bayi
Dan  Balita  Di  Kabupaten  Bengkulu Utara.” Jurnal Buana Informatika .
Tinendung,  Intan  Saleha,  and  Ilka  Zufria.
2023.  “Pengelompokan  Status  Stunting Pada  Anak  Menggunakan  Metode  K- Means  Clustering.”  7:2014–23.  doi: 10.30865/mib.v7i4.6908.