## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5501

## Clustering Prevalensi Stunting Balita Menggunakan Agglomerative Hierarchical Clustering
Maulina Rizky Anggraeni, Uky Yudatama, Maimunah *
Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Magelang, Magelang, Indonesia Email: 1 maulinarizky930@gmail.com, 2, uky@ummgl.ac.id, 3,* maimunah@unimma.ac.id Email Penulis Korespondensi: maimunah@unimma.ac.id
Abstrak− Negara Indonesia merupakan negara yang masih memiliki tingkat prevalensi stunting yang tinggi yaitu sekitar 36% dengan menempati posisi ke-5 dalam tingkat prevalensi stunting tertinggi. Menurut WHO (World Health Organization) angka tersebut belum mencapai angka yang diharapkan yaitu dibawah 20%. Dari 180 Negara di dunia, permasalahan gizi di Indonesia memeiliki peringkat ke 117 dimana masih jauh tertingal dengan negara tetangga, seperti Malaisya menduduki peringkat 44, Vietnam menduduki peringkat 58, Thiland menduduki peringkat 64, dan Singapura menduduki peringkat 12. Beberapa desa di puskesmas Tegalrejo masih memilki angka prevalensi stunting di atas 20%. Clustering merupakan proses menganalisis data untuk  mengelompokkan  data  yang  mirip  dalam  satu  kelas  dan  bereda  dengan  kelas  lainnya.  Penelitian  ini  dilakukan menggunakan  metode  Agglomerative  Hierarchical  Clustering  Average  Linkage  dengan  pendekatan  bottom-up.  Data  yang digunakan merupakan prevalensi stunting di Tegalrejo menggunakan data yang berjumlah 2397 pada bulan Januari balita dan berjumlah 3256 pada bulan Februari. Hasil dari clustering tersebut terbentuk 3 tingkatan prevalensi stunting dari setap bulannya yang  dapat  diterjemahkan  menjadi  prevalensi  rendah,  prevalensi  sedang,  prevalensi  tinggi,  label  tersebut  didapatkan berdasarkan  nilai  mean  pada  masing-masing  cluster.    Dari  hasil  clustering  diperoleh desa  dengan  prevalensi stunting  yang rendah pada Januari dan Februari berjumlah 5  desa. Pada desa dengan prevalensi stunting sedang jumlah desa pada Januari terdapat 12 desa dan Februari 10 desa. Pada desa dengan prevalensi stunting tinggi  pada Januari  ada 4 desa dan Februari 6 desa. Artinya terdapat penambahan desa pada prevalensi stunting tinggi.
Kata Kunci: Clustering; Agglomerative Hierarchical Clustering; Balita; Prevalensi; Stunting.
Abstract− Indonesia is a country that still has a high stunting prevalence rate of around 36%, ranking 5th with the highest stunting prevalence rate. According to the WHO (World Health Organization) this figure has not reached the expected rate, which is below 20%. Out of 180 countries in the world, nutrition problems in Indonesia are ranked 117th which is still far behind neighboring countries, such as Malaysia which is ranked 44th, Vietnam is ranked 58th, Thiland is ranked 64th, and Singapore is ranked 12th. have a stunting prevalence rate above 20%. Clustering is the process of analyzing data to group similar data into one class and different from other classes. This research was conducted using the Agglomerative Hierarchical Clustering Average Linkage method with a bottom-up approach. The data used is the prevalence of stunting in Tegalrejo using data totaling 2397 in January for toddlers and 3256 in February. The results of the clustering form 3 levels of stunting prevalence each month which can be translated into low prevalence, moderate prevalence, high prevalence, these labels are obtained based on the mean value in each cluster. From the clustering results, there were 5 villages with a low prevalence of stunting in January and February. In villages with a moderate prevalence of stunting, there were 12 villages in January and 10 villages in February. In villages with a high prevalence of stunting in January there were 4 villages and in February 6 villages. This means that there are additional villages with a high prevalence of stunting.
Keywords : Clustering; Agglomerative Hierarchical Clustering; Toddler; Prevalence; Stunting.

## 1. PENDAHULUAN
Stunting  merupakan  kondisi  dimana  balita  mengalami  gagal  pertumbuhan  yang  ditandai  dengan  tubuh  yang pendek dibanding balita seusianya [1]. Akibat dari stunting pada balita dapat berdampak jangka panjang, antara lain menurunkan produktivitas, mengganggu tingkat kecerdasan, dan rentan terhadap penyakit [2]. Ada beberapa penyebab  yang  dapat  menyebabkan  balita  mengalami  stunting.  Penyebab  stunting  secara  tidak  langsung  dapat terjadi karena gizi ibu selama masa kehamilan yang kurang terpenuhi dapat menggangu proses pertumbuhan janin. Ibu hamil dengan status gizi yang kurang memadai akan meyebabkan janin kuran gizi, BBLR (Berat Badan Bayi Lahir  Rendah),  dan  pertumbuhan  balita  terganggu.  Pendidikan  ibu  terhadap  cara  pengasuhan  anak  juga  dapat menyebabkan  stunting,  ibu  dengan  pengetahuan  yang  sudah  memadai  tentang  pengasuhan  anak  akan  dapat meminimalisir terjadinya  stunting  balita [3]. Pencegahan  stunting dapat  dilakukan dengan memenuhi  gizi sejak masa  kehamilan,  memberi  ASI  (Air  Susu  Ibu)  eksklusif  sampai  bayi  berumur  6  bulan,selalu  memantau perkembangan  anak,  mendampingi  ASI  dengan  MPASI  (Makanan  Pendamping  ASI),  dan  selalu  menjaga kebersihan lingkungan [4]. Perkembangan anak pada masa balita mengalami tumbuh kembang secara pesat saat berusia 0 – 5 tahun, dimana masa ini sering disebut masa golden age atau masa yang sangat penting bagi balita. Pada usia tersebut anak akan cepat dalam menyerap informasi yang akan membentuk kepribadian dan karakter, sehingga dibutuhkan perhatian lebih dari orang tua dalam memperhatikan kebutuhan gizi anaknya [5] [6]. Sekitar 50% kecerdasan manusia terjadi ketika anak berumur sampai 4 tahun, dan 80% ketika anak mencapai umur 8 tahun dan mencapai titik maksimal pada umur 18 tahun [7].
Indonesia merupakan Negara yang menduduki peringkat ke-lima dengan prevalensi stunting yaitu sebesar 36% setelah negara India, Nigeria, Pakistan dan Cina [8]. Angka prevalensi stunting di Indonesia belum mencapai angka  yang  diharapkan  oleh  WHO  yaitu  dibawah  20%  [2].    Dari  180  Negara  di  dunia,  permasalahan  gizi  di Indonesia  memeiliki  peringkat  ke  117  dimana  masih  jauh  tertingal  dengan  negara  tetangga,  seperti  Malaysia

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5501
menduduki  peringkat  44,  Vietnam  menduduki  peringkat  58, Thailand  menduduki  peringkat  64,  dan  Singapura menduduki peringkat 12 [9]. Dengan keadaan tersebut pemerintah Indonesia membuat suatu konsentrasi terhadap permasalahan prevalensi balita melalui rapat yang dipimpin oleh ketua Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan  (TP2NK)  dengan  mengajak  Lembaga  terkait  agar  dilakukan  langkah  penanganan  yang  tepat  agar angka  prevalensi  stunting  di  Indonesia  menurun  [10].Tahun  2024  pemerintah  menargetkan  angka  prevalensi stunting  balita  dapat  turun  ke  angka  14%,  Upaya  yang  dilakukan  pemerintah  adalah  untuk  menurunkan  angka prevalensi stunting dengan  tiga intervensi spesifik sebelum kelahiran. Langkah yang pertama dilakukan adalah pemberian Tablet Tambah Darah (TTD) pada remaja putri dan ibu hamil serta peningkatan asupan gizi. Langkah kedua  memantau  janin  selama  kehamilan.  Ketiga  adalah  meningkatkan  pelaksanaan  konsultasi  ibu  hamil  dari empat  kali  menjadi  enam  kali.  Dalam  upaya  penekanan  angka  prevalensi  ini  pemerintah  melibatkan  langsung lembaga terkait/kementrian [11].
Dalam pengukurannya stunting merupakan hasil dari pengukuran Tinggi Badan berdasarkan Usia (TB/U) yang memeiliki ambang batas (z-score sebesar <-3SD (Sangat Pendek) sampai -3SD sampai -2SD (Pendek) [12]. TB/U dibiagi menjadi 4 kategori yaitu Normal, Pendek, Sangat Pendek, dan Tinggi. Balita dapat dikatakan stunting apabila hasil pengukuran Tinggi berdasarkan Usianya (TB/U) berstatus Pendek dan Sangat Pendek. Nilai tersebut adalah nilai antropometri yang ditetapkan oleh Peraturan menteri Kesehatan Republik Indonesia no 2 tahun 2020, karena  Antropometri  yang  digunakan  sebelumnya  merupakan  Keputusan  Menteri  Kesehatan  Nomor 1995/Menkes/SK/XII/2010 namun dalam peraturan menteri Kesehatan Republik Indonesia nomor 2 tahun 2020 tentang standar antropometri anak pasal 11 disebutkan bahwa indeks antropometri sudah tidak berlaku.
Puskesmas Tegalrejo  merupakan puskesmas yang berada di  Kecamatan Tegalrejo  Kabupaten Magelang. Di Puskesmas tersebut terdapat data pengukuran balita dari 21 desa di Tegalrejo. Kegiatan di Puskesma dilakukan rutin  setiap  bulannya.  Masyarakat  dapat  mendatangi  posyandu  atau  puskesmas  setempat  untuk  melakukan pengukuran berdasarkan antropometri menggunakan aplikasi bernama Elektronik Pencatatan dan Pelaporan Gizi Berbasis Masyarakat (e-PPBGM) . Pada puskesmas tersebut, data pengukuran disimpan dalam bentuk file digital. Data pengukuran balita yang ada di puskesmas jika digali lebih dalam maka akan diperoleh banyak informasi yang dapat  digunakan  diantaranya  dalam  kegiatan  penurunan  angka  prevalensi  stunting  pada  balita.  Puskesmas Tegalrejo  belum  memiliki  metode  perhitungan  khusus  untuk  mengelompokkan  data  prevalensi  stunting  balita. Dari  permasalahan  tersebut  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  clustering  data  prevalensi  stunting  balita sehingga  dapat  memberikan  informasi  bagi  Puskesmas  Tegalrejo  dalam  mengimplementasikan  program  terkait penurunan angka prevalensi stunting.
Beberapa penelitian tentang stunting telah dilakukan diantaranya tentang Clustering Wilayah Kerawanan Stunting  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Substractive  [13],  Fuzzy  substractive  clustering  untuk  pengelompokan propinsi  di  Indonesia  berdasarkan  permasalahan  gizi  balita.  latar  belakang  penelitian  ini  karena  Indonesia peringkat 117 dari 180 Negara dalam Kesehatan dan kesejahteraan anak. Dari permasalahan tersebut dilakukan pengelompokan provinsi di Indonesia berdarasarkan permasalahan gizi. Atribut yang digunakan adalah prevalensi underweight, wasting, dan stunting. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mencari kesamaan prevalensi dari tiap cluster. Dari hasil penelitian tersebut menghasilkan 3 jumlah cluster[9].
Penelitian lain tentang clustering stunting adalah optimasi K-Means untuk pengelompokan daerah stunting menggunakan  Particle  Swarm  Optimization  dengan  atribut  yang  digunakan  adalah  jumlah  stunting  di  setiap kecamatan. Jumlah cluster yang diperoleh sebanyak 2 dan selanjutnya  dibandingkan antara k-means murni dan PSO k-means [14]. Algoritma lain yang digunakan untuk permasalahan stunting adalah DBSCAN[15]. Penelitian clustering  prevalensi  juga  dilakukan  [16]  terhadap  prevalensi  stunting  menggunakan  faktor-faktor  yang mempengaruhi stunting. Metode analisis cluster hierarki digunakan dalam pengelompokan propinsi di Indonesia berdasarkan faktor balita stunting dengan menghasilkan 4 cluster [17].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Ada  beberapa  tahapan  penelitian  clustering  menggunakan  Agglomerative  Hierarchical  Clustering  pada  data prevalensi stunting di Tegalrejo seperti gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5501
Tahap pertama yang dilakukan dalam penelitian ini adalah pengumpulan data. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer yang diperoleh dari puskesmas Tegalrejo berupa data pencatatan pengukuran gizi  balita  yang  disimpan  dalam  aplikas  e-PPGBM.  Data  tersebut  merupakan  data  pada  bulan  Januari  2022 sebanyak  2937  balita  dan  bulan  Februari  2022  sebanyak  3256  balita.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan wawancara kepada Ahli Gizi di Puskesmas Tegalrejo.
Setelah data terkumpul data tersebut  akan dilakukan tahap preprocessing yang  merupakan  tahap penting sebelum dilakukan proses pengolahan data dilakukan [18]. Dalam penelitian ini preprocessing dilakukan dengan melakukan  selecting  data  dan  cleaning  data.  Selecting  data  merupakan  poses  pemilihan  atribut  data  dari keseluruhan data yang digunakan dalam proses clustering. Cleaning data merupakan proses penanganan dari data yang bernilai null dan duplikat .
Dalam  tahap  proses  cluster  dilakukan  cluster  menggunakan  agglomerative  hierarchical  clustering.  Pada dasarnya metode dalam clustering dibagi menjadi dua yaitu hierarki dan non-hierarki [19]. Hierarchical Clustering merupakan metode  untuk memproses analisis cluster dengan cara pembentukan hierarki kelompok analisis cluster. Hierarchical clustering dapat dibedakan menjadi dua jenis yaitu, penyebaran (divisive) atau pengelompokan atas ke bawah (top-down), dan pemusatan (agglomerative) atau pengelompokan hierarki dengan pendekatan bawah ke atas (bottom-up)  [20].  Algoritma yang tergolong dalam  pemusatan (agglomerative) antara lain Single Linkage, Complete Linkage, Average Linkage, dan Ward’s. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Average Linkage.  Hierarchical  Clustering  dapat  digunakan  dalam  penyelesaian  Clustering.  Metode  Average  Linkage merupakan metode yang paling baik diantara metode Hierarchical Clustering lainnya, namun memiliki komputasi yang paling tinggi.  Metode Agglomerative Hierarchical  Clustering  Average Linkage bekerja  berdasarkan jarak dari nilai rata-rata keseluruhan objek [21].
Langkah-langkah  dalam  pengolahan  data  menggunakan  metode  Agglomerative  Hierarchical  Clustering Average Linkage adalah :
1. Mencari jarak minimum dalam dua objek menggunakan Eucludian
Menghitung jarak objek atau data baru dengan data yang telah ada dari masing-masing dataset. Rumus untuk menghitung jarak atau disebut Euclidean distance dapat dihitung seperti rumus 1.
D  =   √(x1 –  x2)2  +   (y1 − y2)2 (1)
2. Menggabungkan hasil jarak minimun dari kedua objek menjadi satu
3. Mencari jarak berdasarkan rata-rata
Setelah  proses  perhitungan  dari  jarak  menggunakan  rumus  Eucliden  Distance  telah  selesai,  langkah selanjutnya adalah menggabungkan jarak minimum antar objek berdasarkan rata-rata. Adapun rumus untuk menggabungkan objek tersebut menggunakan rumus 2:
D(u, v) w = rata-rata D, uw + D, vw
(2)
Nilai D, uw dan D, vw menggambarkan jarak terdekat antara cluster U dengan W serta v dengan w.
4. Pengulangan  langkah-langkah  pengerjaan  hingga  pembentukan  cluster  selesai,  atau  semua  objek  telah tergabung dalam cluster.
Hasil  cluster  yang  telah  terbentuk,  akan  dilakukan  pengujian  menggunakan  silhouette  coefficient  untuk mengetahui kualitas dan kekuatan cluster dan seberapa baik suatu objek ditempatkan dalam suatu cluster. Metode ini merupakan gabungan dari metode cohesion dan separation. Ukuran nilai sillhouette coefficient disajikan pada tabel 1.
Tabel 1 . Ukuran Nilai Silhouette Coefficient Skala Keterangan 0.7 < SC <= 1 Strong Structure Medium 0.5 < SC <= 0.7 Medium Structure 0,25 < SC <= 0.5 SC <= 0.25 Weak Structure No Structure
Setelah proses  pengujian  selesai, selanjutnya dilakukan visualisasi  dari  hasil clustering  dengan memberi pelabelan  pada  cluster  agar  hasil  cluster.  Proses  pelabelan  tersebut  akan  digunakan  untuk  membuat  diagram lingkaran dan scatter plot untuk mengetahui penyebaran cluster.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan data pada bulan Januari 2022 sebanyak 2397 balita dan Februari 2022 sebanyak 3256 balita yang diperoleh dari puskesmas Tegalrejo. Pengolahan data akan dilakukan dengan dua dataset yang berbeda, Data yang digunakan dalam penelitian dicatat dalam aplikasi Bernama e-PPGBM. Data tersebut yang dapat dilihat pada tabel 2.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5501
Tabel 2. Atribut Data
Nomor Atribut 1 NIK (Nomor Induk Kependudukan) 2 Nama Balita 3 Jenis Kelamin 4 Tanggal Lahir 5 Berat Badan Lahir 6 Tinggi Badan Lahir 7 Nama Orang Tua 8 Provinsi 10 Kabupaten/Kota 11 Kecamatan 12 Desa/Kelurahan 13 RT 14 RW 15 Alamat 16 Usia Saat Ukur Nomor Atribut 17 Tanggal Pengukuran 18 Berat 19 Tinggi 20 Lingkar Kepala 21 BB/U (Berat Badan/Usia) 22 Z-score BB/U 23 TB/U (Tinggi Badan/Usia) 24 Z-score TB/U 25 BB/TB (Berat Badan/Usia) 26 Z-score BB/TB (Berat Badan/Tinggi Badan) 27 Naik Berat Badam 28 PMT (Pemberian Makanan Tambahan) 29 Jumlah Vitamin A

## 3.1 Preprocessing Data
a. Selecting Data
Berdasarkan dataset yang didapatkan dari hasil pengumpulan data maka data yang digunakan adalah data dengan atribut desa dan TB/U. Desa/Kel merupakan atribut yang berisi nama desa, TB/U berisi status gizi berdasarkan nilai antropometri TB/U. Pada atribut desa terdapat 21 desa, dan TB/U memiliki 4 status gizi yaitu normal, pendek, sangat pendek, dan tinggi. b. Cleaning Data
Cleaning data pada tahap ini dilakukan pada dua data set yaitu bulan Januari 2022 dan Februari 2022. Pada bulan Januari  data  null berjumlah 7  pada atribut TB/U, dan pada data Februari 2022 terdapat  3 data  null pada atribut TB/U. Setelah dilakukan cleaning data maka tidak ada lagi data null seperti disajikan pada gambar 2 dan 3.

## Gambar 2. Cleaning Data Januari
Gambar 3. Cleaning Data Februari
Tahap berikutnya adalah menghitung jumlah masing-masing status TB/U pada setiap desa seperti disajikan pada gambar 4 dan 5.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5501
Gambar 5. Pengelompokan Data Februari
Setelah penghitungan data dari masing-masing TB/U pada setiap desa telah dilakukan, proses selanjutnya adalah menambah 1 atribut data yaitu prevalensi stunting yang diperoleh dari hasil perhitungan period prevalence. Nilai  Period  Prevalence  adalah proporsi  populasi  yang  memiliki  karakteristik  tertentu  dalam  periode  waktu tertentu . Prevalensi  stunting  didapatkan  dari  hasil  balita  stunting  berbanding  dengan  jumlah  keseluruhan  balita pada  masing-masing  Desa.  Untuk  mengetahui  nilai  period  prevalence  dapat  menggunakan  rumus  period prevalence. [22].
Prevalensi  =  × k y x (3)
Keterangan : x= Kejadian jumlah stunting pada masing-masing desa. y= Jumlah Keseluruhan pemeriksaan pada masing-masing desa. k= Bilangan Konstanta.
Hasil perhitungan prevalensi bulan Januari dan Februari disajikan pada gambar 6 dan 7
Gambar 6. Prevalensi Stunting Januari
Gambar 7. Prevalensi Stunting Februari

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5501
3.2 Proses Clustering
a. Menentukan Jumlah Cluster
Pada  proses  menentukan  jumlah  cluster  dilakukan  menggunakan  elbow  method.    Proses  ini  bertujuan  untuk mencari  jumlah  cluster  yang  optimal  dengan  iterasi  1  sampai  10  menggunakan  rumus  Within-cluster  Sum  of Squares (WCSS). Unsur k-means dalam WCSS merupakan jumlah kuadrat jarak antara setiap titik dan pusat massa dalam  sebuah  cluster.  Ketika  data  diplot  WCSS  dengan  nilai  K,  plotnya  terlihat  seperti  elbow  dengan bertambahnya jumlah cluster. Hasil elbow method menggunakan rumus WCSS yang terbentuk diperoleh bahwa untuk dataset Januari dan Februari menghasilkan cluster terbaik yaitu 3 seperti pada gambar 8 dan 9.
Gambar 8. Elbow Method Januari
Gambar 9. Elbow Method Februari

## b. Clustering
Pada tahap ini dilakukan proses Aglomerative Hierarchical Clustering Average Linkage pada masing-masing data. Pembacaan dendrogram dapat dilakukan dengan memotong pada suatu garis berdasarkan jarak Eucidian Distance pada sumbu y. Dendogram untuk hasil cluster disajikan pada gambar 10 untuk bulan Januari dan gambar 11 untuk bulan Februari.
Gambar 10. Dendrogram Clustering Januari
Gambar 11. Dendrogram Cluster Februari c. Hasil Clustering
Setelah proses clustering selesai, hasil cluster pada masing-masing desa disajikan pada gambar 12 dan 13.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5501
Dari hasil cluster yang terbentuk masing-masing cluster memiliki persamaan dan perbedaan. Nilai rata-rata tiap cluster disajikan pada tabel 3 dan 4.
Tabel 3. Nilai Mean Hasil Cluster Januari Cluster Mean 0 29.561451 1 17.729621 2 7.434497
Berdasarkan  tabel  3  dapat  diperoleh  bahwa  pada  bulan  Januari  2022,  cluster  0  merupakan  cluster  yang memilki anggota dengan tingkat prevalensi stunting tinggi, cluster 1 merupakan cluster dengan prevalensi stunting sedang, dan cluster 2 merupakan anggota dengan prevalensi stunting rendah.
Tabel 4. Nilai Mean Hasil Cluster Februari Cluster Mean 0 7.668157 1 25.260670 2 15.955223
Tabel 4 menyatakan bahwa untuk bulan Februari 2022 diperoleh cluster 0 merupakan cluster yang memilki anggota dengan tingkat prevalensi stunting rendah, cluster 1 merupakan cluster dengan prevalensi stunting tinggi, dan cluster 2 merupakan anggota dengan prevalensi stunting sedang.
d. Visualisasi
Hasil clustering selanjutnya dibuat visualisasi dalam bentuk bar plot dan scatter plot seperti pada gambar 14 dan 15.
Gambar 14. Bar Plot Prevalensi Januari
Gambar 15. Bar Plot Prevalensi Februari
Berdasarkan visualisasi  bar plot gambar 14 dan 15 diperoleh bahwa desa dengan prevalensi stunting yang rendah pada Januari dan Februari berjumlah 5 desa. Pada desa dengan prevalensi stunting sedang jumlah anggota pada  Januari  12  dan  Februari  10.  Pada  desa  dengan  prevalensi  stunting  tinggi  jumlah  desa  pada  Januari  4  dan Februari 6 artinya terdapat penambahan anggota pada prevalensi stunting tinggi. Penyebaran cluster dapat dilihat menggunakan scatter plot pada gambar 16 dan 17.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5501
Prevalensi  stunting  rendah  pada  bulan  Januari  terdapat  5  desa  yaitu  Girirejo,  Glagahombo, Klopo,Purwodadi, dan Tegalrejo. Prevalensi stunting rendah pada bulan Februari terdapat 5 desa yaitu, Girirejo, Klopo, Purwodadi, Tampingan, Tegalrejo. Prevalensi stunting sedang pada bulan Januari terdapat 12 desa  yaitu Banyuurip,  Dawung,  Dlimas,  Japan,  Kebonagung,  Ngadirejo,  Ngasem,  Purwosari,  Sidorejo,  Soroyudan, Tampingan,  Wonokerto,  dan  pada  bulan  Februari  terdapat  10  desa  yaitu  Banyuurip,  Dawung,  Dlimas, Glagahombo, Kebonagung, Ngadirejo, Ngasem, Sidorejo, Soroyudan, Wonokerto. Prevalensi stunting tinggi pada bulan Januari terdapat 4 desa yaitu Banyusari, Donorojo, Mangunrejo, Sukorejo dan pada bulan Februari terdapat 6 desa yaitu Banyusari, Donorojo, Japan, Mangunrejo, Purwosari, Sukorejo. Dari kedua dataset tersebut terdapat desa  yang  mengalami  perpindahan  nilai  prevalensi  dari  prevalensi  rendah  ke  sedang  yaitu  desa  Glagahombo, prevalensi sedang ke tinggi yaitu desa Japan, Tampingan, Puwosari dan prevalensi sedang ke rendah terdapat satu desa  yaitu  Tampingan.  Terdapat  3  desa  yang  mengalami  prevalensi  stunting  tinggi  berturut  turut  yaitu  desa Banyusari, Donorojo, Mangunrejo, Sukorejo.
e. Pengujian
Pengujian hasil cluster dilakukan dengan menggunakan perhitungan silhouette coefficient dengan jumlah cluster 3.  Pada  dataset  bulan  Januari  menghasilkan  nilai  silhouette  coefficient  sebesar  0,54  dan  pada  bulan  Februari sebesar 0,72. Berdasarkan hasil nilai pengujian yang dihasilkan diperoleh bahwa pada bulan Januari menghasilkan cluster yang layak atau sesuai. Nilai pengujian pada bulan Februari nilai menghasilkan nilai cluster yang kuat

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan diperoleh bahwa metode Agglomerative Hierarchical Clustering dapat digunakan untuk  melakukan  clustering  prevalensi  stunting  balita  di  Kecamatan  Tegalrejo  Kabupaten  Magelang  dengan menghasilkan  3  cluster  yaitu  tinggi,  rendah  dan  sedang  untuk  dataset  bulan  Januari  dan  Februari.  Dari  kedua dataset tersebut terdapat desa yang mengalami perpindahan nilai prevalensi dari prevalensi rendah ke sedang yaitu desa Glagahombo, prevalensi sedang ke tinggi yaitu desa Japan, Tampingan, Puwosari dan prevalensi sedang ke rendah terdapat satu desa yaitu Tampingan. Terdapat 3 desa yang mengalami prevalensi stunting tinggi berturut turut yaitu desa Banyusari, Donorojo, Mangunrejo, Sukorejo. Rata-rata nilai cluster yang diperoleh menyatakan bahwa desa di Kecamatan Tegalejo sebagian besar memilki prevalensi stunting sedang.

## REFERENCES
[1] 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.
[2] Y. D. Fatmawati, R. Rosyadah, M. D. Damayanti, D. P. Abigael, and F. Ismawati, “Kuliah whatsapp dalam meningkatkan pengetahuan ibu terhadap pencegahan stunting pada balita di masa pandemi,” J. Abdi Masy., vol. 1, no. 1, pp. 45–50, 2020.
[3] K. Komalasari, E. Supriati, R. Sanjaya, and H. Ifayanti, “Faktor-Faktor Penyebab Kejadian Stunting Pada Balita,” Maj. Kesehat. Indones., vol. 1, no. 2, pp. 51–56, 2020, doi: 10.47679/makein.202010.
[4] Kemenkes  RI,  “Pencegahan  Stunting  Pada  Anak,”  Direktorat  Promosi  Kesehatan  Dan  Pemberdayaan  Masyarakat Kementrian Kesehatan RI. pp. 1–2, 2021. [Online]. Available: https://promkes.kemkes.go.id/pencegahan-stunting
[5] Kusumastuti  and  D.  P.  Astuti,  “Peningkatan  Pengetahuan  Ibu  Balita  Tentang  Tumbuh  Kembang  Bayi  Dan  Balita,” Proceeding of The URECOL, pp. 166–168, 2020.
[6] A.  D.  Lubis,  “Pemberdayaan  Kader  Kesehatan  Melalui  Penyuluhan  Dan  Pelatihan  ‘Golden  Age  Period  for  Golden Generation Sebagai Upaya Peningkatan Kualitas Bangsa’ Pada Kader Kesehatan Di Wilayah Puskesmas Pangkalan Lada Pangkalan Bun,” J. Borneo Cendekia, vol. 4, no. 1, pp. 31–33, 2020, doi: 10.54411/jbc.v4i1.205.
[7] D. L. Trenggonowati and K. Kulsum, “Analisis Faktor Optimalisasi Golden Age Anak Usia Dini Studi Kasus Di Kota Cilegon,” J. Ind. Serv., vol. 4, no. 1, pp. 48–56, 2018, doi: 10.36055/jiss.v4i1.4088.
[8] S. A. Anggraini, S. Siregar, and R. Dewi, “Pengaruh Media Audio Visual Terhadap Tingkat Pengetahuan Dan Sikap Pada Ibu Hamil Tentang Pencegahan Stunting Di Desa Cinta Rakyat,” J. Ilm. Kebidanan Imelda, vol. 6, no. 1, pp. 26– 31, 2020, doi: 10.52943/jikebi.v6i1.379.
[9] S. Andriany, D. Kusnandar, and H. Perdana, “Pengelompokan Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Permasalahan Gizi Balita Menggunakan Metode Fuzzy Subtractive Clustering,” vol. 10, no. 3, pp. 351–360, 2021.
[10]  K. Rahmadhita, “Permasalahan Stunting dan Pencegahannya,” J. Ilm. Kesehat. Sandi Husada, vol. 11, no. 1, pp. 225 – 229, 2020, doi: 10.35816/jiskh.v11i1.253.
[11]  Kementerian Pendayagunaan Aparatur Negara dan Reformasi Birokrasi, “Kementerian Pendayagunaan Aparatur Negara dan  Reformasi  Birokrasi  -  Inilah  Upaya  Pemerintah  Capai  Target  Prevalensi  Stunting  14%  di  Tahun  2024.”  2022. [Online]. Available: https://menpan.go.id/site/berita-terkini/berita-daerah/inilah-upaya-pemerintah-capai-target- prevalensi-stunting-14-di-tahun-2024
[12]  A.  Syarifudin,  “PERATURAN  MENTERI  KESEHATAN  REPUBLIK  INDONESIA  NOMOR  2  TAHUN  2020 TENTANG STANDAR ANTROPOMETRI ANAK DENGAN,” vol. 2507, no. February, pp. 1–9, 2020.
[13]  R. D. Christyanti, D. Sulaiman, A. P. Utomo, and M. Ayyub, “Clustering Wilayah Kerawanan Stunting Menggunakan Metode Fuzzy Subtractive Clustering,” vol. 17, no. 1, pp. 1–8, 2023.
[14]  H. Harliana, R. M. Herdian Bhakti, O. Saeful Bachri, and F. Sofian Efendi, “Optimasi K-Means dengan Particle Swarm Optimization pada Pengelompokkan Daerah Stunting,” J. Ilm. Intech  Inf. Technol. J. UMUS, vol. 3, no. 02, pp. 95–101,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5501
2021, doi: 10.46772/intech.v3i02.457.
[15]  T.  D.  Harjanto,  A.  Vatresia,  and  R.  Faurina,  “Analisis  Penetapan  Skala  Prioritas  Penanganan  Balita  Stunting Menggunakan Metode DBSCAN Clustering,” vol. 9, no. 1, pp. 30–42, 2021.
[16]  P.  P.  M.  Sitohang,  A.  Prasojo,  Y.  Astuti,  “Klasterisasi  Kabupaten/Kota  di  Indonesia  berdasarkan  Permasalahan  Gizi Balita: Intervensi Spesifik dan Sensitif,” 2019.
[17]  D.  Satriawan,  “Pengelompokan  Provinsi  Di  Indonesia  Berdasarkan  Faktor  Penyebab  Balita  Stunting  Clustering  of Provinces in Indonesia Based on The Factors Causing Stunting Toddlers,” pp. 308–317, 2021.
[18]  S. Khairunnisa, A. Adiwijaya, and S. Al Faraby, “Pengaruh Text Preprocessing terhadap Analisis Sentimen Komentar Masyarakat pada Media Sosial Twitter (Studi Kasus Pandemi COVID-19),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 2, p. 406, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2835.
[19]  I. A. Kasoqi, M. N. Hayati, and R. Goejantoro, “Pengelompokan desa atau kelurahan di kutai kartanegara menggunakan algoritma divisive analysis,” vol. 9, no. 2, 2021.
[20]  A. T. R. Dani, S. Wahyuningsih, and N. A. Rizki, “Penerapan Hierarchical Clustering Metode Agglomerative pada Data Runtun Waktu,” Jambura J. Math., vol. 1, no. 2, pp. 64–78, 2019, doi: 10.34312/jjom.v1i2.2354.
[21]  G.  Abdurrahman,  “Clustering  Data  Kredit  Bank  Menggunakan  Algoritma  Agglomerative  Hierarchical  Clustering Average  Linkage,”  JUSTINDO  (Jurnal  Sist.  dan  Teknol.  Inf.  Indones.,  vol.  4,  no.  1,  p.  13,  2019,  doi: 10.32528/justindo.v4i1.2418.
[22]  C.  C.  Adhania,  G.  Wiwaha,  and  P.  I.  Fianza,  “Prevalensi  Penyakit  Tidak  Menular  pada  Fasilitas  Kesehatan Tingkat Pertama  di  Kota  Bandung  Tahun  2013-2015,”  J.  Sist.  Kesehat.,  vol.  3,  no.  4,  pp.  204–211,  2018,  doi: 10.24198/jsk.v3i4.18499.