## 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.v7i4.6908

## Pengelompokan Status Stunting Pada Anak Menggunakan Metode K-Means Clustering
Intan Saleha Tinendung * , Ilka Zufria
Fakultas Sains dan Teknologi, Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* salehaintan86@gmail.com, 2 ilkazufria@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: salehaintan86@gmail.com
Abstrak− Stulnting  melrulpakan  ganggulan kelselhatan selriuls yang  diselbaban olelh  kelkulrangan ataul keltidakselimbangan zat gizi yang  dipelrlulkan  ulntulk  pelrtulmbulhan  dan  pelrkelmbangan  anak.  Artikell  ini  melngkaji  pelrmasalahan  stulnting  pada  anak  di Kelcamatan Kelrajaan, delngan fokuls pada delsa Sulkaramai kabupaten Pakpak Bharat. Pada tahuln 2021 Kabulpateln Pakpak Bharat melnelmpati angka kel dula di Sulmatelra Ultara balita yang telrkelna stulnting melncapai 21,25 %. Hal ini telrjadi karelna faktor sosial elkonomi dan latar bellakang sosial buldaya yang belrhulbulngan delngan pola makan dan nultrisi.  Melnulrult Sulrveli Statuls Gizi Balita Indonelsia (SSGBI) pada 2019, angka stulnting di Indonelsia melngalami kenaikan melnjadi 27,7%. Dampak stulnting pada anak melncakulp  ganggulan  pelrtulmbulhan  fisik,  pelrkelmbangan  otak  yang  telrhambat,  dan  risiko  pelnyakit  kronis  di  masa  delwasa. Melnyadari ulrgelnsi pelrmasalahan ini, pelmelrintah tellah melngambil belrbagai langkah, telrmasulk pelnandaan dana ulntulk program pelncelgahan stulnting. Stuldi ini melnggulnakan meltodel K-Melans Clulstelring ulntulk melngellompokkan statuls stulnting pada anak kel  dalam  tiga  katelgori:  normal,  stulnting,  dan  pelrtulmbulhan  celpat.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu  metode  untuk mengelompokkan  status  stunting  pada  anak  yaitu  menggunakan  metode  Clustering  dengan  algoritma  K-Means.  Tujuannya adalah  untuk  membantu  pihak  pemerintah  dalam  mengambil  kebijakan  yang  sesuai  terkait  dengan  penurunan  pravalensi stunting pada anak berdasarkan status dan permasalahan masing-masing cluster. Data yang digulnakan telrultama belrasal dari delsa Sulkaramai. Hasil pelnellitian melnulnjulkkan bahwa selkitar 30% dari 101 anak yang ditelliti melngalami stulnting di Kelcamatan Kelrajaan diantaranya  yaitul clulstelr 0 belrjulmlah 43 anak  yang belrstatuls normal,  clulstelr 1 belrjulmlah 31 anak  yang belrstatuls stulnting,  dan  clulstelr  2  belrjulmlah  27  anak  yang  belrstatuls  pelrtulmbulhan  celpat  tidak  selsulai  delngan  ulmulr  nya.  Stuldi  ini melmbelrikan  kontribulsi  pelnting  dalam  manajelmeln  data  statuls  gizi  anak  di  daelrah  telrselbult  dan  dapat  melnjadi  aculan  bagi pelnellitian sellanjultnya. Delngan melnelrapkan algoritma K-Melans Clulstelring, stuldi ini melmbantul melmahami pola stulnting dan melrancang solulsi yang lelbih telpat sasaran.
Kata Kunci: Clulstelring; Data Mining; Stulnting; K-Melans; Python
Abstract− Stunting is a physical health disorder caused by a deficiency or imbalance of nutrients necessary for the growth and development of children. This article examines the problem of stunting in children in Kerajaan sub-district, with a focus on the Sukaramai village of Pakpak Bharat district. In 2021, Pakpak Bharat District saw an increase in the number of toddlers in North Sumatra, who were diagnosed with stunting, reaching 21.25%. This occurs due to socio-economic factors and socio-cultural background which have a lot to do with diet and nutrition. According to the Indonesian Toddler Nutrition Statutes (SSGBI), in 2019, the stunting rate in Indonesia increased to 27.7%. The impact of stunting on children includes physical growth disorders, delayed  brain  development,  and  the  risk  of  chronic  disease  in  adulthood.  Recognizing  the  urgency  of  this  problem,  the government has taken various steps, including the designation of funds for stunt prevention programs. This study uses the K- Means  Clustering  method  to  group  stunting  status  in  children  into  three  categories:  normal,  stunting,  and  rapid  growth. Therefore, a  method is needed to group stunting status in  children, namely  using the Clustering  method  with  the  K-Means algorithm. The aim is to assist the government in adopting appropriate policies related to reducing the prevalence of stunting in children based on the status and problems of each cluster. The data used primarily comes from the Sukaramai village. The results of the research showed that around 30% of the 101 children studied experienced stunting in the Kerajaan sub-district, including 0 total, 43 children with normal status, 1 total, 31 children with stunting, and 2 total children. 27 children who  had not yet developed rapidly did not start early his umur. This study makes an important contribution to the management of data on the nutritional status of children in the remote area and can be a reference for future research. By applying the K-Means Clustelring algorithm, this study helps understand stunting patterns and design more targeted solutions.
Keywords : Clulstelring; Data Mining; Stulnting; K-Melans; Python

## 1. PENDAHULUAN
Stulnting  melrulpakan  ganggulan  kelselhatan  akibat  kelkulrangan  ataul  keltidakselimbangan  zat  gizi  yang  dipelrlulkan ulntulk pelrtulmbulhan, aktivitas belrpikir dan selmula hal  yang belrhulbulngan delngan kelhidulpan. Kelkulrangan asulpan zat  gizi  dalam  jangka  waktul  yang  culkulp  lama  melnyelbabkan  anak  telrlalul  pelndelk  ulntulk  ulsianya.  Anak  yang melngalami  stulnting  akan  melmiliki  dampak  pada  tingkat  kelcelrdasan  tidak  maksimal,  lelbih  relntan  telrhadap pelnyakit dan dapat belrisiko pada pelnulrulnan tingkat produlktivitas. Akibat dari tingkat produlktifitas yang relndah akan  beldampak  pada  telrhambatnya  pelrtulmbulhan  elkonomi  dan  melningkatkan  kelmiskinan  [1].  Kelcamatan Kelrajaan  telrdapat  10  delsa  yaitul,  delsa  Kulta  Damel,  delsa  Kulta  Melriah,  delsa  Kulta  Saga,  delsa  Majanggult  I,  delsa Majanggult II, delsa Pardomulan, delsa Pelrdulhapeln, delsa Pelrpullulngeln, delsa Sulkaramai, dan delsa Sulrulng Melrsada delngan  kodel  pos  22271.  Dalam  pelnellitian  ini  saya  hanya  melnelliti  pada  delsa  Sulkaramai  karelna  delngan  hasil wawancara  delngan  pelgawai  pulskelsmas  kelcamatan  Kelrajaan  bahwa  delsa  Sulkaramai  melrulpakan  delsa  paling banyak angka anak  yang telrkelna stulnting Selhingga pada tahuln 2021 Kabulpateln Pakpak Bharat melnelmpati angka kel  dula  di  Sulmatelra  Ultara  balita  yang  telrkelna  stulnting  melncapai  21,25  %.  Hal  ini  telrjadi  karelna  faktor  sosial elkonomi  dan  latar  bellakang  sosial  buldaya  yang  belrhulbulngan  delngan  pola  makan  dan  nultrisi.  Melnulrult  Sulrveli Statuls  Gizi  Balita  Indonelsia  (SSGBI)  pada  2019,  angka  stulnting  di  Indonelsia  melngalami  pelnulrulnan  melnjadi

## 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.v7i4.6908
27,7%. Pada tahuln yang sama angka stulnting di Jawa Barat julga melngalami pelnulrulnan melnjadi 26,21% [2]. Maka dari  itul,  melnulrult  (Kelmelnkels  RI,  2019)  Indonelsia  melneltapkan  pelnulrulnan  prelvalelnsi  selbagai  program  prioritas pada Relncana Pelmbangulnan Jangka Melnelngah Tahuln 2020 – 2024 yaitul melningkatkan delrajat kelselhatan dan gizi masyarakat  delngan  targelt  prelvalelnsi  stulnting  pada  tahuln  2024  yaitul  selbelsar  14%.  Walaulpuln  selcara  nasional pelnulrulnan  prelvalelnsi  stulnting  bellulm  belrjalan  delngan  baik  delngan  angka  prelvalelnsi  stulnting  selbelsar  selbelsar 30,8% pada tahuln 2018 dan pada tahuln 2019 selbelsar 27,67% [3]. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode untuk mengelompokkan status stunting pada anak yaitu menggunakan metode Clustering dengan algoritma K-Means. Tujuannya  adalah  untuk  membantu  pihak  pemerintah  dalam  mengambil  kebijakan  yang  sesuai  terkait  dengan penurunan pravalensi stunting pada anak berdasarkan status dan permasalahan masing-masing cluster. Proses yang dilakukan untuk mengelompokkan stunting dengan menggunakan metode K-Means adalah mengumpulkan data primer, input data primer (data mentah) pada anak lalu dilakukan preprocessing data atau pembersihan data yang noisy, selanjutnya akan menghasilkan data yang bersih. Setelah itu, menentukan titik pusat cluster dengan memilih angka K dan setiap status anak yang akan menjadi bagian dari sebuah cluster, lalu akan menghasilkan nilai cluster. Selanjutnya  melakukan  perhitungan  jarak  data  terhadap  kelompok  (cluster)  untuk  mengukur  jarak  antar  data dengan pusat cluster digunakan Euclidian distance. Algoritma perhitungan jarak data dengan pusat cluster dengan ambil nilai data dan nilai pusat, lalu hitung Euclidian distance data dengan tiap pusat cluster. Setelah dilakukan perhitungan data, akan dilakukan pengelompokan data sesuai minimum jarak pusat terhadap cluster dan jarak hasil perhitungan  akan  dilakukan  perbandingan  dan  dipilih  jarak  terdekat  antara  data  dengan  pusat  cluster,  jarak  ini menunjukkan bahwa data tersebut berada dalam satu kelompok dengan pusat cluster terdekat. Adapun algoritma pengelompokan  data  tersebut  yaitu  ambil  nilai  jarak  tiap  pusat  cluster  dengan  data,  kemudian  cari  nilai  jarak terkecil,  dan  yang  terakhir  kelompokkan  data  dengan  pusat  cluster  yang  memiliki  jarak  terkecil.  Selanjutnya melakukan pemilihan proses pusat cluster, jika pusat cluster berubah maka dapat mengelompokkan data yang sama atau sesuai. Tetapi jika pusat cluster tidak berubah, maka akan di ulangi dari awal dan selesai. Pengelompokan stunting  juga  penting  untuk  menentukan  pola  gizi  yang  sesuai  dengan  status  stunting  yang  dialami  oleh  balita. Sebaliknya, jika stunting tidak dikelompokkan akan berdampak pada kesulitan dalam menentukan pola gizi yang sesuai.
Prosels telrjadinya  stulnting  pada anak  mullai dari dalam kandulngan selhingga kulnjulngan  Antelnatal Carel (ANC) sangat pelnting sellama kelhamilan karelna dapat melncelgah, melndeltelksi dan melngobati faktor relsiko seljak awal  kelhamilan  delngan  melmbelrikan  pellayanan  yang  melmpelngarulhi  statuls  kelselhatan  ibul  dan  anak  selpelrti imulnisasi, gizi dan konselling melnyulsuli selhingga dapat melncelgah telrjadinya belrat badan lahir relndah, belrat badan kulrang pada anak dan stulnting. Pelmelrintah tellah belrkomitmeln dalam pelrcelpatan pelncelgahan stulnting di Indonelsia mellaluli koordinasi lintas selktoral, dan ulntulk bellanja K/L mullai APBN 2019 dilakulkan langkah pelngulatan mellaluli pelnandaan (tagging) atas oultpult yang belrkontribulsi telrhadap pelncelgahan stulnting. Hal ini ditindaklanjulti delngan prosels  pelmantaulan  dan  elvalulasi  selcara  pelriodik  delngan  mellibatkan  para  pelmangkul  kelpelntingan,  Pelmelrintah Relpulblik Indonelsia  selcara  nasional  melnganggarkan Program Pelncelgahan  Stulnting  selbelsar Rp. 94.350.930.373 [4].  Melnulrult  laporan  UlNICElF  (1998).  Belbelrapa  fakta telrkait  stulnting  dan  pelngarulhnya  antara  lain.  Anakanak yang  melngalami  stulnting  lelbih  awal  yaitul  selbellulm  ulmulr  elnam  bullan,  akan  melngalami  stulnting  lelbih  belrat melnjellang  ulmulr  dula  tahuln.  Stulnting  yang  parah  pada  anak-anak  akan  telrjadi  delficit  jangka  panjang  dalam pelrkelmbangan fisik dan melntal selhingga tidak mampul ulntulk bellajar selcara optimal di selkolah, dibandingkan anak- anak  delngan  tinggi  badan  normal.  Anak-anak  delngan  stulnting  celndelrulng  lelbih  lama  masulk  selkolah  dan  lelbih selring  abseln  dari  selkolah  dibandingkan  anak-anak  delngan  statuls  gizi  baik.  Hal  ini  melmbelrikan  konselkulelnsi telrhadap kelsulkselsan anak dalam kelhidulpannya dimasa yang akan datang[5]. Stulnting akan sangat melmpelngarulhi kelselhatan  dan  pelrkelmbanangan  anak  [6].  Dampak  yang  dapat  ditimbullkan  olelh  stulnting  dalam  jangka  pelndelk yang  akan  dialami  anak  pada  Kelcamatan  Kelrajaan  adalah  telrganggulnya  pelrkelmbangan  otak,  kelcelrdasan, ganggulan  pelrtulmbulhan  fisik,  dan  ganggulan  meltabolismel  dalam  tulbulh.  Dampak  bulrulk  dalam  jangka  panjang melnulrulnnya kelmampulan kognitif dan prelstasi bellajar, melnulrulnnya kelkelbalan tulbulh selhingga muldah sakit, dan risiko  tinggi  ulntulk  mulncullnya  pelnyakit  diabeltels,  kelgelmulkan,  pelnyakit  jantulng  dan  pelmbullulh  darah,  kankelr, strokel,  dan  disabilitas  pada  ulsia  tula,  selrta  kulalitas  kelrja  yang  tidak  kompeltitif  yang  belrakibat  pada  relndahnya produlktivitas elkonomi (Ulnicelf Indonelsia, 2012).[7] Anak yang stulnting selbagian belsar melmiliki prelstasi bellajar kulrang, selmelntara anak  yang tidak  stulnting  selbagian belsar  melmiliki prelstasi bellajar  yang baik  [8]. Pelmelrintah tellah melngulpayakan belrbagai program ulntulk melnjawab pelrmasalahan stulnting. Intelrvelnsi gizi spelsifik dan gizi selnsitif  melrulpakan  ulpaya  pelncelgahan  stulnting  yang  dicanangkan  olelh  pelmelrintah.  Intelrvelnsi  spelsifik belrhulbulngan delngan intelrvelnsi kelselhatan misalnya pelnyeldiaan sulplelmelntasi dan makanan tambahan. Intelrvelnsi selnsitif  melrulpakan intelrvelnsi  non  kelselhatan, pelningkatan  elkonomi kellularga, aksels dan pelmanfaatan air belrsih, sanitasi yang sangat dibultulhkan ulntulk melndulkulng pelrilakul higielnis pribadi dan lingkulngan [9].
Adapuln  pelnellitian  telrdahullul  yang  melnjadi  relfelrelnsi  pelnullis  dalam  pelnellitian  ini  adalah  yang  pelrtama yang dilakulkan olelh Lelstari, A., Novriyelnni., dkk. (2022) yang belrjuldull Pelnelrapan meltodel K-Melans Clulstelring dalam  pelngellompokan  statuls  kelselhatan  ibul  hamil.  Pelnellitian  melnulnjulkkan  bahwa  pada  saat  ini  masalah pelrtulmbulhan  julga  melnjadi  targelt  intelrnational  yang  telrcantulm  dalam  SDGs  (Sulstainablel  Delvellopmelnt  Goals) ulntulk melnulrulnkan angka keljadian anak balita pelndelk kulruls, belrat badan lahir relndah, kelcil, daya tahan tulmbulh relndah, dan risiko melninggal dulnia . Pelnellitian  ini  belrtuljulan  ulntulk melngeltahuli kelselhatan  ibul  masa kelhamilan yang  dinilai  delngan  asulpan  gizi  pada  masa  kelhamilan  dan  pelrtambahan  belrat  badan  ibul  trimelstelr  III  delngan

## 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.v7i4.6908
pelrtulmbulhan  anak  balita[10].  Pelnellitian  keldula  yang  dilakulkan  olelh  Havilulddin,  dkk.  (2021)  yang  belrjuldull Implelmelntasi Meltodel K-Melans ulntulk Pelngellompokkan Relkomelndasi Tulgas Akhir. Adapuln hasil pelnellitian ini adalah delngan melnganalisa keltelrhulbulngan nilai yang dipelrolelh pada mata kulliah wajib (MKW) dan tulgas akhir (TA) mahasiswa tellah diprelselntasikan. Hasil pelrcobaan tellah didapatkan 3 clulstelr belrdasarkan MKW delngan nilai A, B, dan  C, dimana  C1 adalah seldikit. C2 adalah seldang,  yang  belrhulbulngan delngan 6 MKW.  Seldangkan  C3 adalah banyak, yang belrkorellasi delngan 3 MKW. Hasil pelnellitian melngindikasikan bahwa meltodel K-Melans dapat melnjadi altelrnatif analisa hulbulngan nilai MKW dan TA selhingga diharapkan mahasiswa, doseln dan program stuldi dapat  melnjadikan  bahan  pelndulkulng  ulntulk  melmbulat  kelpultulsan  ataul  kelbijakan  dalam  melngarahkan  mahasiswa melnelntulkan pelnellitian TA. Komparasi dan optimalisasi algoritma K-Melans ulntulk melnghasilkan belrbagai akulrasi melnjadi pelnellitian sellanjultnya [11]. Pelnellitian sellanjultnya yaitul yang dilakulkan olelh Ni Komang Sri Jullyantri dkk tahuln 2021 yang belrjuldull Implelmelntasi K-Melans Ulntulk Pelngellompokan Statuls Gizi Balita (Stuldi Kasuls Banjar Titih)  Belrdasarkan  haisl  pelnellitian  yang  dilakulkan  bahwa  nilai  gizi  balita  Banjar  Titih  dapat  diklatelrisasikan delngan  melnggulnakan  meltodel  K-Melans  mellaluli tiga bulah parameltelr  yaitul  ulmulr,  jelnis kellamin dan belrat bada. Statuls  gizi  dibagi  melnjadi  3  kellompok  antara  lain  gizi  kulrang,  gizi  normal  dan  gizi  lelbih.  Belrdasarkan  hasil pelngellompokan data statuls gizi pada banjar Titih didapatkan 3 bulah clulstelr dimana gizi bulrulk 30.43%, gizi normal 47.83 % dan gizi lelbih 21.74%. Selhingga masih telrdapat nilai yang culkulp tinggi antara gizi bulrulk dan gizi lelbih. Ulntulk saran dapat belrulpa melnambahkan belbelrapa attribult selpelrti, tinggi badan maulpuln kulisionelr, selhingga dapat melmbelrikan  hasil  yang  lelbih  baik[12].  Adapun  tujuan  penelitian  ini  adalah  memberikan  kontribusi  dalam pengelolaan data status stunting pada anak di puskesmas kecamatan kerajaan. Dengan menerapkan algortima  K- Means Clustering, penelitian dapat membantu mengelompokkan status stunting pada anak ke dalam kelompok- kelompok yang serupa, sehingga dapat memberikan pola gizi yang sesuai status yang dialami oleh anak dengan tepat  sasaran.  Olelh  karelna  itul,  delngan  adanya  pelrmasalahan  stulnting  yang  ada  pada  pulskelsmas  kelcamatan Kelrajaan  telrkhulsuls  delsa  Sulkaramai,  pelnelliti  ingin  melnelliti  telntang  pelngellompokan  statuls  stulnting  pada  anak dimana  melmiliki  3  clulstelr  dalam  pelnelntulan  telrselbult,  Normal,  Stulnting,  dan  pelrtulmbulhan  celpat.  Delngan melnggulnakan  algoritma  K-Melans  Clulstelring  ini  salah  satul  pelrhitulngan  data  selcara  akulrat  dan  akan diklasifikasikan melnggulnakan python.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pe l ne l litian  ini  me l nggu l nakan  me l tode l ku l antitatif  yaitu l pe l nde l katan  pe l ne l litian  yang  banyak  me l nggu l nakan  angka- angka,  mu l lai  dari  me l ngu l mpu l lkan  data,  pe l nafsiran  te l rhadap  data  yang  dipe l role l h,  se l rta  pe l maparan  hasilnya. (Ariku l nto, 2006). Be l riku l t tahapan pe l ne l litian de l ngan me l nggu l nakan me l tode l K-Me l ans Clu l ste l ring :
Gambar 1. Tahapan Pe l ne l litian
Pada gambar 1 diatas merupakan gambar kerangka penelitian yang akan dilakukan oleh peneliti
2.2 Data Mining
Data  mining  adalah  prose l s  yang  me l nggu l nakan  te l knik  statistik,  mate l matika,  ke l ce l rdasan  bu l atan,  dan  machine l le l arning u l ntu l k me l nge l kstraksi dan me l ngide l ntifikasi informasi yang be l rmanfaat dan pe l nge l tahu l an yang te l rkait dari be l rbagai  basisdata  be l sar[13]. Istilah  data  mining  me l miliki  hakikat  se l bagai  disiplin  ilmu l yang  tu l ju l an  u l tamanya adalah u l ntu l k me l ne l mu l kan, me l nggali, atau l me l nambang pe l nge l tahu l an dari data atau l informasi yang kita miliki [11].
2.3 Algoritma K-Means Clustering
Algoritma K-Me l ans adalah Me l tode l clu l ste l ring non hie l rarchical be l rbasis jarak yang me l mbagi data ke l dalam clu l ste l r dan algoritma ini be l ke l rja pada atribu l t nu l me l rik. Algoritma K-Me l ans te l rmasu l k dalam partitioning clu l ste l ring yang

## 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.v7i4.6908
me l misahkan data ke l k dae l rah bagian yang te l rpisah[14]. Algoritma K-Me l ans sangat te l rke l nal kare l na ke l mu l dahan dan ke l mampu l annya u l ntu l k me l ngklaste l r data be l sar dan ou l tlie l r de l ngan sangat ce l pat. K-Me l ans me l ru l pakan salah satu l me l tode l data  clu l ste l ring  non  hirarki  yang  be l ru l saha  me l mpartisi  data  yang  ada  ke l dalam  be l ntu l k  satu l atau l le l bih clu l ste l r/ke l lompok. [15][16] Adapu l n Langkah-langkah prose l s algoritma K-Me l ans yaitu l se l bagai be l riku l t : a. Me l ne l ntu l kan ju l mlah krite l ri yang di clu l ste l r. b. Me l ngalokasikan data se l cara acak ke l dalam ke l lompok. c. Me l nghitu l ng pu l sat clu l ste l r (ce l nte l roid)de l ngan Me l ans u l ntu l k masing-masing ke l lompok. Cara me l ne l ntu l kan jarak te l rde l kat ce l nte l roid de l ngan me l nggu l nakan ru l mu l s :
D (i, j) = √(X1i –  X1j)2  +   (X2i –  X2j)2  +   … +   (Xki –  Xkj)2
(1)
D (i,j) = Jarak data ke l i ke l pu l sat clu l ste l r j Xki = Data ke l i pada atribu l t data ke l k
Xkj = Titik pu l sat ke l j pada atribu l t ke l k. [17] d. Me l ngalokasikan  data  ce l nte l roid  te l rde l kat.  Ru l mu l s  u l ntu l k  me l ngalokasikan  data  ce l nte l roid  te l rde l kat  de l ngan me l nggu l nakan ru l mu l s me l an : X = ∑ 𝑥 𝑛 (2)
e. Se l lanju l tnya  laku l kan  ke l mbali  tahap  3,  laku l kan  pe l ru l langan  hingga  nilai  ce l ntroid  yang  dihasilkan  te l tap  dan anggota clu l ste l r tidak be l rpindah ke l clu l ste l r lain.

## 2.3 Python
Python adalah bahasa pe l mrograman yang popu l le l r dan mu l dah u l ntu l k dipe l lajari. Python banyak digu l nakan dalam pe l nge l mbangan  pe l rangkat  lu l nak,  ke l ce l rdasan  bu l atan,  pe l nge l mbangan  we l b,  machine l le l arning,  dan  analisis  data. Python  me l nyiapkan  be l rbagai Library, se l pe l rti Nu l mPy  u l ntu l k  kompu l tasi  nu l me l rik dan Pandas  u l ntu l k analisis data se l hingga me l mu l dahkan se l se l orang u l ntu l k me l laku l kan tu l gas te l rte l ntu l de l ngan ce l pat dan e l fisie l n [19].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Ulntulk  melmpelrolelh  data,  pelnelliti  mellakulkan  2  cara  yaitul,  mellaluli  obselrvasi  dan  wawancara.  Dari  selgi obselrvasi, pelnelliti mellakulkan pelngamatan telrhadap lokasi pelnellitian yang masih telrbilang ramai dibelritakan. Seldangkan dari selgi wawancara, pelniliti selcara langsulng melwawancarai pelgawai pulskelsmas bagian gizi anak dan stulnting yaitul ibul Listra Sirelgar.

## 3.2 Preprocessing Data
Pada  tahap  ini  data  akan  dilakulkan  procelssing  ulntulk  melndapatkan  data  barul,  karelna  data  wajib  mellawati procelssing, procelssing yang dilakulkan adalah clelaning, Tahap ini akan melncakulp antara lain melmbulang data yang kosong,  melmbulang  dulplikat  data,  melmelriksa  data  yang  inkonsisteln,  melmpelrbaiki  kelsalahan  pada  data.  Dan pelnghapulsan  coloulmn  yang  tidak  selsulai.[20]  Seltellah  dilakulkan  clelaning  yaitul  delngan  melmbulang  data  yang kosong pada kritelria  yang digulnakan dan melmilih data selsulai delngan coloulmn yang akan melnjadi pelrhitulngan pada tahap mining yaitul coloulmn pada data balita delngan atribult nama, ulsia, belrat dan tinggi, belrat badan ulmulr (bb/ul), tinggi badan ulmulr (tb/ul), belrat badan tinggi badan (bb/tb). Belrikult data yang seltellah di lakulkan procelssing:
Tabel 1. Data Procelssing No Nama Usia (BLN)  Berat (KG)  Tinggi (CM)  BB/U  TB/U  BB/TB 1 Zahira Arfadillah Tulmanggelr 31 12,4 92,4 2 3 2 2 Arkan Al Farizi Belrultul 52 15,0 102,1 2 2 2 3 Alkhafi Azlan Solin 51 15,3 103,0 2 2 2 4 Al Nadelo Tulmanggelr 35 13,5 94,4 2 2 2 5 M,Alfaiz Pratama 31 13,4 98,2 2 3 2 6 Abdi Kulsulma Manik 19 10,3 78,2 2 2 2 7 Relnoaldo Manik 19 10,4 77,3 2 1 2 8 Telndi Tinelndulng 17 11,0 82,7 2 3 2 9 Telddoh Mullakna Limbong 16 10,5 75,2 2 2 2 10 Ririn Dabultar 15 9,3 78,8 2 2 2 11 Mulsdalifah  Tulmanggelr 15 9,5 72,8 2 2 2 12 Sarmo Dinia Situlmorang 14 8,7 73,0 2 2 2 13 Mikaila Amila 14 8,8 71,5 2 2 2 14 Hidayah Limbong 13 8,5 75,7 2 2 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.v7i4.6908
No Nama Usia (BLN)  Berat (KG)  Tinggi (CM)  BB/U  TB/U  BB/TB 15 Peltro Padang 13 8,8 72,3 2 1 2 16 Salimulddin Solin 13 8,8 72,8 2 2 2 17 Ahmad Manik 12 8,9 73,0 2 2 2 18 Ellitimo Simanjulntak 10 7,8 67,0 2 1 2 19 Tambar Njulah Tinelndulng 10 8,6 71,0 2 2 2 20 Abdull Malik Tinelndulng 10 8,5 69,7 2 2 2 … … … … … … … … 101 Adriellla Davinia Sinaga 45 14,7 99,0 2 2 2
Dapat dilihat pada tabell 1 diatas coloulmn nama digulnakan selbagai labell ulntulk clulstelring didalam python. Ulntulk coloulmn ulsia (bln) melrulpakan ulsia balita saat ulkulr, ulsia ini diulkulr belrdasarkan ulsia balita ataul anak - anak dalam bullan, khulsuls pada coloulmn belrat badan ulmulr (bb/ul), tinggi badan ulmulr (tb/ul), belrat badan tinggi badan (bb/tb) melrulpakan hasil konvelrsi labelling, ulntulk tabell labelling dapat dilihat pada dibawah ini:
Tabel 2. Tabell Labellling BB/Ul Nama Labellling Kulrang 1 Normal 2 Lelbih 3
Pada tabel 2 merupakan label dari berat badan anak/umur
Tabel 3. Tabell Labellling TB/U Nama Labellling Pelndelk 1 Normal 2 Tinggi 3
Pada tabel 3 merupakan label dari tinggi badan anak/umurl
Tabel 4. Tabell Labellling BB/TB Nama Labellling Gizi Kulrang 1 Gizi Baik 2 Gizi Lelbih 3
Pada tabel 4 merupakan berat badan anak/tinggi badan. Seltellah data dilakulkan procelssing kelmuldian data bisa dilakulkan clulstelring melnggulnakan algoritma k-melans selbagai belrikult: a. Pelnelntulan Clulstelring
Tahap  Pelrtama  yang  dilakulkan  adalah  melnelntulkan  julmlah  clulstelr.  Clulstelr  melrulpakan  pelmbelntulkan banyaknya kellompok data yang diinginkan. Pada pelnellitian  ini tellah ditelntulkan selbanyak 3 clulstelr.
Tabel 5 . Pelnelntulan Pelngellompokan (Clulstelring) Clustering Status 0 Normal 1 Stulnting 2 Celpat
Pada tabel 5 merupakan penentuan cluster dan status anak b. Melnelntulkan Titik Pulsat Celntroid
Pada tahap ini akan melnelntulkan titik pulsat clulstelr (celntroid) dari data yang digulnakan. Pelnelntulan celntroid ini ditelntulkan selcara random dan belrikult data celntroid yang digulnakan:
Tabel 6 . Titik Pulsat Celntroid Cluster Usia (BLN) Berat (KG) Tinggi (CM) BB/U TB/U BB/TB 0 30 12 86,3 2 2 2 1 11 7,8 70,5 2 2 2 2 54 14,2 98 2 2 2
Pada tabel 6 dibawah merupakan titik pusat yang akan dihitung c. Melnghitulng Jarak Data Delngan Celntroid Pulsat

## 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.v7i4.6908
Seltellah titik pulsat celntroid awal ditelntulkan, maka langkah belrikultnya yang akan dilakulkan adalah melnghitulng jarak masing-masing data telrhadap pulsat celntroid. Prosels melnghitulng masing –  masing jarak melnggulnakan rulmuls Elulclidelan distancel.
Tabel 7 . Itelrasi 1 Nama Usia (BLN) Berat (KG) Tinggi (CM) BB/U  TB/U  BB/TB C0 C1 C2 Cluster Zahira Arfadillah Tulmanggelr 31 12,4 92,4 2 3 2 6,275 30,029  23,761 0 Arkan Al Farizi Belrultul 52 15,0 102,1 2 2 2 27,251  52,263 4,631 2 Alkhafi Azlan Solin 51 15,3 103,0 2 2 2 27,033  52,082 5,934 2 Al Nadelo Tulmanggelr 35 13,5 94,4 2 2 2 9,636 34,347  19,351 0 M,Alfaiz Pratama 31 13,4 98,2 2 3 2 12,065  34,636  23,036 0 Abdi Kulsulma Manik 19 10,3 78,2 2 2 2 13,766  11,382  40,401 1 Relnoaldo Manik 19 10,4 77,3 2 1 2 14,337  10,863  40,853 1 Telndi Tinelndulng 17 11,0 82,7 2 3 2 13,563  14,003  40,179 0 Telddoh Mullakna Limbong 16 10,5 75,2 2 2 2 17,929 7,374 44,469 1 Ririn Dabultar 15 9,3 78,8 2 2 2 16,986 9,335 43,745 1 Mulsdalifah Tulmanggelr 15 9,5 72,8 2 2 2 20,335 4,917 46,67 1 Sarmo Dinia Situlmorang 14 8,7 73,0 2 2 2 21,066 4,007 47,489 1 Mikaila Amila 14 8,8 71,5 2 2 2 22,029 3,317 48,285 1 Hidayah Limbong 13 8,5 75,7 2 2 2 20,337 5,615 47,019 1 Peltro Padang 13 8,8 72,3 2 1 2 22,276 3,04 48,7 1 Salimulddin Solin 13 8,8 72,8 2 2 2 21,943 3,208 48,427 1 Ahmad Manik 12 8,9 73,0 2 2 2 22,594 2,909 49,164 1 Ellitimo Simanjulntak 10 7,8 67,0 2 1 2 28,127 3,775 54,212 1 Tambar Njulah Tinelndulng 10 8,6 71,0 2 2 2 25,41 1,375 51,926 1 Abdull Malik Tinelndulng 10 8,5 69,7 2 2 2 26,226 1,459 52,625 1 … … … … … … … … … … … Adriellla Davinia Sinaga 45 14,7 99,0 2 2 2 19.839 44.898 9.069 2
Dari Tabell 7 diatas  maka didapatkan  clulstelr  delngan total  clulstelr 0 selbanyak 43 anak telrmasulk keldalam anak  yang  normal,  clulstelr  1  selbanyak  31  anak  telrmasulk  keldalam  anak  yang  telrkelna  stulnting,  dan  clulstelr  2 selbanyak 27 anak telrmasulk anak yang pelrtulmbulhan selcara celpat dibandingkan ulmulrnya, dapat dilihat pada tabell selbagai belrikult:
Tabel 8 . Total Clulstelr Itelrasi 1 Clulstelr Total 0 43 1 31 2 27

## 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.v7i4.6908
Kelmuldian,  seltellah  melndapatkan  hasil  itelrasi  1  delngan  nilai  yang  bellulm  sama,  maka  dilanjult  delngan mellakulkan itelrasi kel 2 delngan melnggulnakan rulmuls rata-rata delngan melncari ccelntroid barul selbagai belrikult :
Tabel 9 . Celntroid Barul Seltellah Itelrasi 1 Usia (BLN) Berat (KG) Tinggi (CM) BB/U TB/U BB/TB 0 31,326 12,549 89,112 2,023 2,047 2,07 1 8,935 7,655 67,145 2 1,935 2,032 2 50,407 14,885 98,659 1,963 1,815 2,037
Ulntulk melnghitulng Itelrasi 2 sama selpelrti selbellulmnya dalam melnghitulng itelrasi 1 delngan celntroid pulsat, hanya di itelrasi 2 delngan celntroid barul selcara random dari itelrasi 1, belrikult hasil itelrasi 2:
Tabel 10 . Itelrasi 2 Usia (BLN) Berat (KG) Tinggi (CM) BB/U  TB/U  BB/TB C0 C1 C2 Cluster Zahira Arfadillah Tulmanggelr 31 12,4 92,4 2 3 2 3.443 33.887  20.577 0 Arkan Al Farizi Belrultul 52 15,0 102,1 2 2 2 24.539 55.95 3.798 2 Alkhafi Azlan Solin 51 15,3 103,0 2 2 2 24.239  55.798 4.405 2 Al Nadelo Tulmanggelr 35 13,5 94,4 2 2 2 6.51 38.162  16.046 0 M,Alfaiz Pratama 31 13,4 98,2 2 3 2 9.184 38.541  19.506 0 Abdi Kulsulma Manik 19 10,3 78,2 2 2 2 16.615  15.182  37.763 1 Relnoaldo Manik 19 10,4 77,3 2 1 2 17.238  14.589  38.255 1 Telndi Tinelndulng 17 11,0 82,7 2 3 2 15.8 17.869  37.246 0 Telddoh Mullakna Limbong 16 10,5 75,2 2 2 2 20.799  11.085  41.875 1 Ririn Dabultar 15 9,3 78,8 2 2 2 19.581  13.241  40.979 1 Mulsdalifah Tulmanggelr 15 9,5 72,8 2 2 2 23.279 8.495 44.175 1 Sarmo Dinia Situlmorang 14 8,7 73,0 2 2 2 23.97 7.812 44.969 1 Mikaila Amila 14 8,8 71,5 2 2 2 24.988 6.777 45.828 1 Hidayah Limbong 13 8,5 75,7 2 2 2 23.067 9.509 44.354 1 Peltro Padang 13 8,8 72,3 2 1 2 25.172 6.729 46.172 1 Salimulddin Solin 13 8,8 72,8 2 2 2 24.818 7.058 45.881 1 Ahmad Manik 12 8,9 73,0 2 2 2 25.424 6.725 46.577 1 Ellitimo Simanjulntak 10 7,8 67,0 2 1 2 31.102 1.432 51.826 1 Tambar Njulah Tinelndulng 10 8,6 71,0 2 2 2 28.256 4.11 49.369 1 Abdull Malik Tinelndulng 10 8,5 69,7 2 2 2 29.12 2.895 50.122 1 … … … … … … … … … … … Adriellla Davinia Sinaga 45 14,7 99,0 2 2 2 17.012 48.631 5.425 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.v7i4.6908
Dapat dilihat bahwa pada Itelrasi 2 diatas maka didapatkan clulstelr suldah sama delngan itelrasi pelrtama, maka itelrasi  dibelrhelntikan  karelna  nilai  clulstelrnya  suldah  sama,  dapa  dilihat  totalnya  pada  tabell  dibawah  ini  selbagai belrikult:
Tabel 11 . Total Clulstelr Itelrasi 2 Clulstelr Total 0 43 1 31 2 27
Dapat dilihat dari tabell 11 didapatkan total hasil itelrasi 2 melmiliki pelrsamaan delngan itelrasi 1 dan tidak ada  pelrulbahan  clulstelr  dari  clulstelr  selbellulmnya  maka  pelrhitulngan  melngulkulr  jarak  data  delngan  celntroid  dapat dibelrhelntikan.

## 3.3 Penerapan Python
Pada tahapan ini melrulpakan tahapan telrakhir dalam pelnguljian mellaluli Bahasa python, tahapan ini dilakulkan ulntulk melngeltahuli pelnguljian hasil manulal yang didapatkan dari pelnguljian selbellulmnya. Pelnguljian yang dilakulkan belrulpa hasil dari total clulstelr dan celntroid akhir. Maka ulntulk hasil dari tiap clulstelr dapat dilihat pada gambar dibawah ini:

## Gambar 2. Julmlah Clulstelr Python
Pelnullis  melnggulnakan  kmelans.clulstelr_celntelrs_  ulntulk  melngambil  seltiap  clulstelr  yang  dihasilkan  olelh algoritma K-Melans. Yang kelmuldian disimpan keldalam variablel barul, maka ulntulk hasil akhir clulstelr dapat dilihat pada gambar dibawah ini:

## Gambar 3. Hasil Celntroid Akhir
Seltellah didapatkanya hasil dari pelrhitulngan manulal dan pelnguljian dari python maka hasil yang didapatkan suldah dapat dilihat pada gambar 4  ulntulk mellihat hasil  clulstelr  dan  ulntulk mellihat hasil kelsellulrulhan  dari  clulstelr dapat dilihat pada gambar 5 sellanjultnya adalah hasil dari celntroid akhir, dalam hasil celntroid akhir hanya melmiliki pelrbeldaan angka kelcil aja tapi tidak melmpelngarulhi hasil, pelnullis julga melngambil hasil dari plot  melnggulnakan python, belrikult hasilnya:

## 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.v7i4.6908
Dapat  dilihat  dari  gambr  4  diatas  bahwa  titik  belrwarna  kulning  melnulnjulkan  hasil  selbanyak  31  anak melndelrita statuls stulnting ataul clulstelr 1, sellanjultnya titik belrwarna melrah clulstelr 0 ataul statuls normal ada selbanyak 43 anak, dan titik belrwarna birul clulstelr 2 ataul statuls pelrtulmbulhan anak sangat celpat dibanding ulmulr belrjulmlah 27 anak.

## 4. KESIMPULAN
Be l rdasarkan pe l mbahasan dan hasil dari pe l ne l litian yang dilaku l kan me l nggu l nakan data bayi balita di posyandu l de l sa Su l karamai ke l camatan Ke l rajaan dalam clu l ste l ring atau l pe l nge l lompokan statu l s stau l nting me l nggu l nakan algoritma k- me l ans de l ngan atribu l t atau l colou l mn yang digu l nakan adalah nama, u l sia, be l rat dan tinggi, be l rat badan u l mu l r (bb/u l ), tinggi  badan  u l mu l r  (tb/u l ),  be l rat  badan  tinggi  badan  (bb/tb)  maka  didapatkan  hasil  bahwa  se l banyak  31  anak me l nde l rita statu l s stu l nting atau l clu l ste l r 1, clu l ste l r 0 atau l statu l s normal ada se l banyak 43 anak dan clu l ste l r 2 atau l statu l s pe l rtu l mbu l han  ce l pat  de l ngan  ju l mlah  anak  se l banyak  27  maka  dapat  disimpu l lkan  bahwa  ku l rang  le l bih  30%  anak me l nde l rita  statu l s  stu l nting  dari  101  data  yang  pe l nu l lis  dapatkan  dari  Posyandu l De l sa  Su l karamai  Ke l camatan Ke l rajaan.

## REFERENCES
[1] E.  Setiyowati,  M.  Dewi  Purnamasari,  and  N.  Setiawati,  “Penyebab  Anak  Stunting:  Perspektif  Ibu  Causes  of  Child Stunting:  A  Mother’s  Perspective,”  J.  Kesehat.,  vol.  12,  no.  2,  pp.  196–204,  2021,  [Online].  Available: http://ejurnal.poltekkes-tjk.ac.id/index.php/JK
[2] P.  S.  Anggraeni,  M.  Munawaroh,  and  U.  Ciptiasrini,  “Hubungan  Pengetahuan,  Sikap,  Sarana  Prasarana  Puskesmas tentang Gizi Seimbang terhadap Perilaku Pemenuhan Gizi Balita,” Ilm. Kebidanan Indones., vol. 10, no. 4, pp. 188–195, 2020.
[3] A. Sriatmi, F. K. P. PH, and A. Kartini, “Evaluasi Proses dalam Program Penanganan Stunting di Semarang,” HIGEIA J. Public Heal. Res. Dev., vol. 5, no. 4, pp. 587–595, 2021, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/higeia/article/view/52122
[4] H. S. Diyah, D. L. Sari, and A. N. Nikmah, “Hubungan Antara Pola Asuh dengan Status Gizi pada Balita,” J. Mahasiwa Kesehat., vol. 1, no. 2, pp. 151–158, 2020.
[5] R. A. Rani and L. Novianti, “Sistem Informasi Geografis Pemetaan dan Pengelompokan Balita Berpotensi Gizi Buruk Tertinggi pada Wilayah Kota Prabumulih Menggunakan Metode K-Means Clustering ( Studi Kasus : Dinas Kesehatan Kota Prabumulih ),” InfoTekJar  J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar., vol. 6, no. 2, pp. 249–253, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/4292
[6] N. S. Nurmiati Muchlis, Haeruddin, “Pola Pengembangan Sumber Daya Manusia dalam Penanganan Stunting di Wilayah Kerja Puskesmas Maiwa sebagai Lokasi Khusus Stunting Kabupaten Enrekang,” J. Penelit. Kesehat. Suara Forikes, vol. 13, pp. 180–185, 2022.
[7] M. Soakakone, S. Patria Jati, and A. Kartini, “Analisis Komitmen Stakeholder dalam Kemitraan Upaya Penanggulangan Stunting Melalui Intervensi Gizi Sensitif,” J. Ilm. Ilmu Kesehat., vol. 9, no. 2, pp. 286–297, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.unitri.ac.id/index.php/care
[8] H. A. Qodrina and R. K. Sinuraya, “Faktor Langsung dan Tidak Langsung Penyebab Stunting di Wilayah Asia: Sebuah Review,” J. Penelit. Kesehat. Suara Forikes, vol. 12, no. 4, pp. 361–365, 2021.
[9] N. Salamung, J. Haryanto, and F. Sustini, “Faktor-Faktor yang Berhubungan dengan Perilaku Pencegahan Stunting pada Saat Ibu Hamil di Wilayah Kerja Puskesmas Kabupaten Bondowoso,” J. Penelit. Kesehat. “SUARA FORIKES” (Journal Heal. Res. “Forikes Voice”), vol. 10, no. 4, p. 264, 2019, doi: 10.33846/sf10404.
[10]  A. Lestari, B. Pa, R. Saragih, and S. Kaputama, “Dalam Pengelompokan Status Kesehatan Ibu,” vol. 6, no. 3, 2022.
[11]  H.  Haviluddin,  S.  J.  Patandianan,  G.  M.  Putra,  N.  Puspitasari,  and  H.  S.  Pakpahan,  “Implementasi  Metode  K-Means Untuk Pengelompokkan Rekomendasi Tugas Akhir,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput., vol. 16, no. 1, p. 13, 2021, doi: 10.30872/jim.v16i1.5182.
[12]  Ni Komang Sri Julyantari, I. K. Budiarta, and N. M. D. K. Putri, “Implementasi K-Means Untuk Pengelompokan Status Gizi  Balita  (Studi  Kasus  Banjar  Titih),”  J.  Janitra  Inform.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  1,  no.  2,  pp.  92–101,  2021,  doi: 10.25008/janitra.v1i2.134.
[13]  F.  D.  Pratama,  I.  Zufria,  and  T.  Triase,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk Klasifikasi Penerima Program Indonesia Pintar,” Rabit  J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab, vol. 7, no. 1, pp. 77–84, 2022, doi: 10.36341/rabit.v7i1.2217.
[14]  W. Utomo, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokkan Penyakit Kronis pada Warga Lansia (Studi Kasus Pada: Posyandu Lansia RW 07),” J. Media Inform. …, vol. 4, no. 4, pp. 1153–1161, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2410.
[15]  Amanda and M. Veronica Sitorus, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Konsumsi Produk Kosmetik milik PT Cedefindo,” J. Ilm. MIKA AMIK Al Muslim, vol. V, no. 2, pp. 63–68, 2021.
[16]  R. A. Putri, N. I. Maghfirani, G. R. Setyawan, A. A. Rayhan, and N. A. Rakhmawati, “Analisis Pengelompokan Peraturan Kementerian dengan Menggunakan  K-Means Clustering,”  J. Sisfokom (Sistem  Inf.  dan  Komputer),  vol. 9, no. 2, pp. 152–157, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i2.817.
[17]  R. A. Kurniawan, M. S. Hasibuan, P. Piramida, and R. S. Ramadhan, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Tempat  Makan  Di  Batubara,”  J.  Comput.  Sci.  Informatics  Eng.,  vol.  01,  no.  1,  pp.  10–18,  2022,  doi: 10.55537/cosie.v1i1.27.
[18]  A.  Pujianti  and  M.  Mulyawan,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering  Untuk Menentukan Status Kematian Bayi Di Jawa Barat,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 459–463, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6347.

## 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.v7i4.6908
[19]  A. M. T I Sambi Ua et al., “Penggunaan Bahasa Pemrograman Python Dalam Analisis Faktor Penyebab Kanker Paru- Paru  Universitas  Bina  Nusantara,”  J.  Publ.  Tek.  Inform.,  vol.  2,  no.  2,  2023,  [Online].  Available: https://doi.org/10.55606/jupti.v2i2.1742
[20]  A. Nurzahputra, M. A. Muslim, and M. Khusniati, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Penilaian Dosen Berdasarkan Indeks Kepuasan Mahasiswa,” Techno.Com, vol. 16, no. 1, pp. 17–24, 2017, doi: 10.33633/tc.v16i1.1284.