## KLASTERISASI KABUPATEN DAN KOTA DI JAWA BARAT DALAM KASUS GIZI BURUK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS
Fadzly Maulana Hidayat 1) , Tatang Rohana 2) , Euis Nurlaelasari 3) , Anis Fitri Nur Masruriyah 4)
1 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang email: if20.fadzlyhidayat@mhs.ubpkarawang.ac.id , tatang.rohana@ubpkarawang.ac.id , euisnurlaelasari@ubpkarawang.ac.id , anis.masruriyah@ubpkarawang.ac.id

## Abstract
Malnutrition  is  a  disease  whose  incidence  in  Indonesia  is  increasing.  Based  on  data  from  West  Java Province, in 2019-2022 there were 1,986,890 toddlers who experienced nutritional problems. This high figure shows that the problem of malnutrition has not received adequate attention. This research will group districts and cities in West Java into three clusters. Cluster 1 (high), cluster 2 (medium), and cluster 3 (low) are based on the number of toddlers affected by malnutrition. It is hoped that this research can help the government in making decisions to overcome nutritional problems in West Java. The results of research on clustering cases of malnutrition in West Java using the K-Means algorithm include 3 clusters, Cluster 1 (high) which consists of 16 city districts. Cluster 2 (medium) consists of 10 city districts, Cluster 3 (low), while in the K-Medoids algorithm Cluster 1 (high) consists of 10 city districts. Cluster 2 (medium) consists of 4 city districts. Cluster 3 (low) consists of 13 districts and cities. The comparison results show that the K-Means algorithm is better using 3 clusters based on evaluation using the Silhouette Coefficient with a value of 0.617
Keywords: Clustering; K-Means, K-Medoids, Silhouette Coefficient

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  anak  saat  ini  masih mengalami  masalah  gizi,  diantaranya  adalah kekurangan gizi dan kelebihan gizi [1]. Menurut laporan  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO) lebih  dari  54%  anak  diumur  0  sampai  5  tahun meninggal  akibat  gizi  buruk.  Gizi  buruk merupakan  penyakit  yang  angka  kejadiannya  di Indonesia  semakin  meningkat.  Pada  kasus  yang terkena gizi buruk di Indonesia sekitar 3,4% [2]
Berdasarkan data Provinsi Jawa Barat [3] pada  tahun  2019-2022  terdapat  sebanyak 1.986.890  balita  yang  mengalami  permasalahan gizi.  Angka  yang  tinggi  menunjukkan  bahwa masalah  gizi  buruk  belum  mendapat  perhatian yang memadai. Jika tidak segera diatasi, akan ada lebih  banyak  anak  kecil  yang  mengalami  gizi buruk,  dan  berpotensi  merugikan  generasi mendatang  bagi  kemajuan  bangsa.  Oleh  sebab itu, diperlukan pengelompokkan data penyebaran jumlah  balita  yang  mengalami  gizi  buruk  agar dapat  memberikan  program  pemerintah  yang
terstruktur dalam mengambil kebijakan pemberian gizi atau suplemen vitamin bagi balita. Hal ini akan mendukung upaya pemerintah untuk menangani masalah tersebut secara tepat [4].
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan oleh Chandra, dkk [5], tentang pengelompokkan gizi buruk pada balita menggunakan algoritma K- Means . Hasil klaster yang diperoleh yaitu tinggi dan rendah. Klaster tinggi mencakup 15 provinsi dan klaster rendah 19 provinsi. Puspita, dkk [6], juga  telah  melakukan  pengelompokan  kasus stunting pada balita di Kabupaten Paser, dengan menggunakan  Algoritma K-Medoids .  Penelitian ini  menghasilkan  klaster  optimal  sebanyak  2 klaster. Pada klaster 1 terdapat 8 puskesmas dan klaster  2  terdapat  11  puskesmas,  dengan  nilai DBI  sebesar  0,977.  Selanjutnya  Fira,  dkk  [7], tentang implementasi Algoritma K-Means dan K- Medoids pada  data  covid.  Pada  penelitian tersebut, mereka membagi kelompok kedalam 2 klaster yaitu klaster tinggi dan rendah. Pada hasil klaster  yang  lebih  baik  yaitu  algoritma K-
Medoids dengan Silhouette  Coefficient 0,347. Lalu  Fatonah,  dkk  [8],  tentang  Perbandingan algoritma clustering untuk pemetaan  gizi  balita. Pada  penelitian  tersebut  menghasilkan cluster 0 (balita  dengan  gizi  kurang), cluster 1  (balita dengan  gizi  obesitas), cluster 2  (balita  dengan gizi buruk) dan cluster 3 (balita dengan gizi baik). Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tasia  dan  Afdal [9],  tentang  perbandingan K-Means dan K- Medoids dalam  pengelompokan  wilayah  rawan banjir  diperoleh  nilai  DBI  yang  optimal  adalah 0,525 yaitu Algoritma K-Medoids.
Berdasarkan permasalahan yang dihadapi  sebelumnya  mengenai  gizi  buruk  pada balita, maka dilakukan pengelompokan daerah di Provinsi  Jawa  Barat  berdasarkan  gejala  gizi buruk  menggunakan  teknik  data  mining.  Proses ini  termasuk Knowledge  Discovery  Database (KDD)  yang  mengekstrak  informasi  dalam menganalisis  data  yang  besar  [10].  Klasterisasi digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan  pola  tertentu  sesuai  dengan  tujuan yang  diinginkan.  [11].  Kasus  pengelompokkan data  dapat  dilakukan,  salah  satunya  dengan menggunakan  Algoritma K-Means dan K- Medoids [12].  Alasan  menggunakan  Algoritma K-Means dan  Algoritma K-Medoids ,  karena algoritma  ini  relatif  mudah  diimplementasikan dan  algoritma  ini  efisien  dalam  banyak  kasus dengan  objek  besar  [13].Algoritma K-Means mengelompokkan data kedalam beberapa klaster menggunakan  jarak  [14].  Algoritma K-Medoids adalah  metode  partisi  dalam  data  mining  yang memanfaatkan  objek  representatif,  dikenal sebagai  medoid  atau  pusat  dari  setiap  kluster. [15]. Perbedaan K-Medoids dan K-Means adalah pada algoritma K-Medoids , tiap klaster memiliki objek  tertentu  yang  dijadikan  perwakilan  pusat klaster (medoid) ,  sementara  pada  algoritma K- Means ,  pusat  klaster  diwakili  oleh  nilai  mean (rata-rata). [16]. Adapun perbedaan penelitian ini dengan  penelitian  sebelumnya  yaitu,  pada penelitian  sebelumnya  hanya  menggunakan  1 algoritma  saja,  sedangkan  pada  penelitian  ini memakai 2 algoritma dan data yang berbeda.
Berdasarkan kajian penelitian yang telah dilakukan pada kasus, [5], [6], [7], [8], [9]. Maka
dilakukan  penelitian  yang  bertujuan  untuk mengelompokkan  kabupaten  dan  kota  di  Jawa Barat  menjadi  tiga  klaster.  Klaster  1  (tinggi), klaster  2  (sedang)  dan  klaster  3  (rendah) berdasarkan  jumlah  balita  yang  terdampak  gizi buruk.  Melalui  Penelitian  ini  diharapkan  akan menghasilkan  klaster  yang  optimal,  dari  hasil klaster  tersebut  dapat  membantu  pemerintah dalam  pengambilan  keputusan  serta  pembuatan kebijakan untuk mengatasi permasalahan gizi di Jawa Barat.

## 2. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahap  penelitian  ini  dimulai  dari  studi literatur,  kemudian  tahap  pengumpulan  data, dataset  yang  didapat  kemudian  akan  di preprocessing .  Setelah  itu,  tahap  implementasi algoritma  menggunakan K-Means dan K- Medoids . Tahap terakhir yaitu evaluasi.

## 2.1 Studi Literatur
Studi  literatur  pada  penelitian  bersumber dari  internet  yang  berkaitan  dengan  klastering, Algoritma K-Means dan Algoritma K-Medoids.

## 2.2 Pengumpulan Data
Dataset  yang  digunakan  yaitu  data  balita gizi  buruk  berdasarkan  kategori  di  Jawa  Barat yang  diperoleh  dari  yang  dirilis  oleh  Dinas
Kesehatan [3]. Jumlah total data yang digunakan sebanyak  324  data  dan  9  atribut  dari  rentang tahun  2019-2022.  Atribut  yang  terdiri  dari  id, kode  provinsi,  nama  provinsi,  kode  kabupaten, kategori  gizi,  jumlah  balita,  satuan,  dan  tahun. Contoh dataset ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Data Jumlah Balita Gizi Buruk
Id Kode provinsi Nama provinsi Kode kab/kota Nama kabupaten_kota Kategori gizi_buruk Jumlah balita Satuan    Thn 1 32 Jawa Barat 3201 Kab. Bogor Balita gizi kurang 20999 Orang 2019 2 32 Jawa Barat 3201 Kab. Bogor Balita gizi pendek 86706 Orang 2019 3 32 Jawa Barat 3201 Kab. Bogor Balita gizi kurus 16179 Orang 2019 4 32 Jawa Barat 3202 Kab. Sukabumi Balita gizi kurang 8016 Orang 2019 5 32 Jawa Barat 3202 Kab. Sukabumi Balita gizi pendek 11352 Orang 2019 … … … … … … … … … 320 32 Jawa Barat 3278 Kota Tasikmalaya Balita gizi pendek 5633 Orang 2022 321 32 Jawa Barat 3278 Kota Tasikmalaya Balita gizi kurus 4677 Orang 2022 322 32 Jawa Barat 3279 Kota Banjar Balita gizi kurang 810 Orang 2022 323 32 Jawa Barat 3279 Kota Banjar Balita gizi pendek 846 Orang 2022 324 32 Jawa Barat 3279 Kota Banjar Balita gizi kurus 1273 Orang 2022

## 2.3 Preprocessing Data
Tahap Preprocessing data  dilakukan dengan cara membersihkan data, menyeleksi data yang akan digunakan dalam proses pengklasteran, transformasi data, dan normalisasi data [17], [18].
2.4 Implementasi Algoritma
Tahap  selanjutnya  implementasi  Algoritma K-Means kemudian  dilanjut  menggunakan Algoritma K-Medoids dengan  pemograman python .  Algoritma K-Means cukup  sederhana dalam  melakukan clustering ,  proses clustering pada  algoritma  ini  meliputi  partisi  atau mengelompokkan  dataset  menjadi  beberapa cluster . Pada metode K-Means , data dikelompokkan  menjadi  beberapa cluster di mana  setiap  cluster  memiliki  karakteristik  yang serupa, sementara cluster lain memiliki karakteristik  yang  berbeda.  Pendekatan  ini bertujuan untuk mengurangi perbedaan di antara data  dalam  satu cluster, sambil memaksimalkan perbedaan  dengan cluster lainnya  [19].  Adapun tahapan  dari  Algoritma K-Means di  mulai  dari menentukan  jumlah  klaster,  lalu  menentukan centroid awal secara dari masing-masing klaster,
setelah itu menghitung jarak setiap data terhadap cluster tinggi,  sedang  dan  rendah,  kemudian menghitung  kembali  nilai centroid dari  setiap klaster  yang  baru  terbentuk,  lalu  tahap  terakhir yaitu mengulangi langkah perhitungan jarak dan perhitungan nilai centroid yang terbentuk hingga klaster  tidak  ada  yang  berpindah.  Pseudocode Algoritma K-Means dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 . Pseudocode Algoritma K-Means
Input: k: jumlah klaster, k = 3 mean:  nilai centroid awal  menggunakan  metode mean D: {d1, d2,…..,dn} data set berisi n objek changed: boolean Output: ᴄ: {ᴄ1,ᴄ2,….,ᴄk} nilai centroid klaster L: { l (e) | e = 1,2,….,n} anggota klaster Method: 1. Menentukan banyaknya k
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 254
2. Melakukan inisialisasi pusat klaster.
3.Menghitung  jarak  Euclidean  menggunakan rumus sebagai
berikut, dimana
d merepresentasikan, 𝑥 𝑖 merupakan  data  x  ke-i, 𝑦 𝑖 antara data y ke-i, dan n menghitung jumlah data.
𝑑(𝑥, 𝑦) = ‖𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ‖ =   √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 ; 𝑖

## = 1,2,3, . . , 𝑛
4. Mengurutkan data
5. Memasukan data ke salah satu klaster.
6. Hitung titik pusat centroid baru.
7. Selesai.
selanjutnya  yaitu  implementasi  Algoritma K- medoids digunakan untuk menemukan medoid di dalam klaster. Algoritma ini dianggap lebih baik daripada K-Means karena pada K-Medoids , titik- titik  tersebut  mewakili  perbedaan  antar  objek data,  sedangkan K-Means memakai  Euclidean untuk  menghitung  perbedaan  antar  objek  data [20]. Adapun tahapan dari algoritma K-Medoids dimulai  dengan  menentukan  pusat  klaster, menentukan  medoid  secara  acak,  menghitung jarak  setiap  data  pada cluster menggunakan persamaan jarak Euclidean Distance, menentukan  pusat  klaster  baru  secara  acak, menghitung  Jumlah  simpangan  (S),  tahap terakhir  yaitu  mengulangi  langkah  perhitungan jarak sampai perhitungan total simpangan hingga tidak  terjadi  perubahan  medoid. Pseudocode Algoritma K-Medoids dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Pseudocode Algoritma K-Medoids

## 2.5 Evaluasi
Tahap  evaluasi  pada  penelitian  ini menggunakan silhouette coefficient . Kegunaan dari silhouettecoefficient yaitu  untuk  memberikan informasi mengenai kualitas hasil clustering pada saat  proses  clustering, SilhouetteCoefficient dapat dihitung untuk masing-masing keseluruhan cluster dari  kerja  algoritma clustering .  Nilai  sillhoutte coefficient  dilihat  dari  Jumlah  klaster  yang mendekati  1  atau  tertinggi  merupakan  klaster terbaik [21]. Berikut adalah Pseudocode silhouette coefficient pada Tabel 4 [22].
Tabel 4. Pseudocode silhouette coefficient
Input: k: jumlah klaster, k = 3 mean:  nilai centroid awal  menggunakan  metode mean D: {d1, d2,…..,dn} data set berisi n objek changed: boolean Output: ᴄ: {ᴄ1,ᴄ2,….,ᴄk} nilai centroid L: { l (e) | e = 1,2,….,n} anggota klaster Method: 1. Tentukan pusat cluster k=3
2. Tentukan cluster secara acak ( medoid )
3. Menghitung jarak Euclidean Distance
𝑑(𝑥, 𝑦) = ‖𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ‖ =   √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 ; 𝑖
= 1,2,3, . . , 𝑛
4. Tentukan pusat cluster baru secara acak 5. Hitung total simpangan (S)
6.  Ulangi  langkah  ke  3  sampai  5  hingga  medoid tidak berubah
7. Selesai.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/
255

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.   Preprocessing Data
Tahap preprocessing terdiri dari pembersihan data, seleksi data, transformasi data dan  normalisasi  data.  Berikut  adalah  tahap preprocessin g data.
a. Pembersihan Data
Tahap pertama dalam preprocessing adalah pembersihan  data.  Pembersihan  data  pada penelitian  ini  seperti  menghilangkan  missing value  dan  duplikasi  data.  Berikut  adalah pembersihan data pada (Gambar 2).
Gambar 2. Pembersihan Data
Berdasarkan  gambar  2.  Missing  value  dan duplikasi  data  bernilai  0  atau  tidak  terdapat, sehingga dapat dilakukan tahap selanjutnya.
b. Seleksi Data
Seleksi data tujuannya untuk menghilangkan atribut  yang  tidak  diperlukan,  ada  beberapa atribut yang tidak relevan atau tidak dibutuhkan. Adapun  teknik  yang  digunakan  dalam  seleksi data  pada  penelitian  ini  menggunakan Chi Square. Berikut  adalah  grafik Chi  Square pada (Gambar 3).
Gambar 3. Chi Square Berdasarkan  gambar  3,  atribut  yang saling  berkaitan  yaitu  jumlah  balita,  nama kabupaten  kota,  dan  kategori  gizi  buruk.  Maka dari  itu,  seleksi  data  pada  penelitian  ini berdasarkan teknik chi square dapat dilihat pada Tabel 5.
Input: k: jumlah klaster, k = 3 mean: nilai centroid awal D: {d1, d2,…..,dn} data set changed: boolean Output: Hasil evaluasi klaster Method: 1. Menghitung  α (𝑥 𝑖 ) jarak  rata-rata  antara  objek cluster yang sama.
𝑎(𝑥 𝑖 ) = 1 |𝐶𝑎|−1 ∑ 𝑗 ∈ 𝐶 𝑏 , 𝑖 ≠ 𝑗 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 )
Untuk 𝑥 𝑖 merupakan  data  ke-i, 𝐶 𝑎 merupakan jumlah  dari  anggota cluster  a, dan d ( 𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) merupakan jarak tiap data .
2. Menghitung b(i) jarak  antara  rata-rata  objek cluster yang berbeda.
𝑑(𝑥 𝑖 ) = 𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑏≠𝐶𝑎 1 |𝐶𝑏| ∑ 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) 𝑗∈𝐶𝑏 Untuk 𝑥 𝑖 ialah  data  ke- i, 𝐶 𝑏 merupakan  jumlah anggota  dari  anggota cluster  b, dan d ( x i , x j ) merupakan jarak tiap data .
3. Menghitung SilhouetteCoefficient dari  nilai a( x i ) dan b ( x i ). 𝑆 𝑥𝑖 = (𝑏𝑥 𝑖 − 𝑎𝑥 𝑖 ) max {𝑎 𝑥𝑖 , 𝑏 𝑥𝑖 }
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/
256
Tabel 5. Seleksi Data
c. Transformasi Data Transformasi  data  digunakan  untuk  proses merubah bentuk suatu data dari sekumpulan Data yang akan dibutuhkan dalam pengolahan data. Berdasarkan Tabel 5. Data ditransformasikan menjadi bentuk pada Tabel 6.
Tabel 6. Transformasi Data Kabupaten Kota Balita Pendek Balita Kurus Balita Gizi Kurang Jumlah Balita Kabupaten Bogor 8305 1705 1333 11343 Kabupaten Sukabumi 8016 11352 6641 26009 Kabupaten Cianjur 8553 10017 3570 22140 Kabupaten Bandung 12706 15020 3954 31680 Kabupaten Garut 7718 9255 3682 20655 … … … … … Kota Cirebon 1156 2381 2809 6346 Kota Bekasi 5145 4575 6374 16994 Kota Depok 3203 3637 5731 12571 Kota Cimahi 985 3036 2365 6386 Kota Tasikmalaya 2457 5633 4677 12767 Kota Banjar 810 846 1237 2929
d. Normalisasi Data
Normalisasi  data  adalah  teknik  untuk mengubah nilai variabel sehingga bisa diukur pada skala umum. Tujuan normalisasi adalah untuk menyesuaikan  nilai agar  berada  dalam rentang 0 hingga 1, yang merupakan rentang yang sering digunakan. Dalam penelitian ini, menerapkan  normalisasi min-max, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Normalisasi Data kab Kota Gizi Kurang Gizi Pendek Gizi Kurus Jumlah Balita 3 1.000000  1.000000  1.000000  1.000000 15 0.317099  0.266353  0.405135  0.321363
5 0.324260  0.190400  0.297828  0.245237
0 0.595261  0.341529  0.532959  0.442776
7 0.388269  0.514477  0.514477  0.390162 Nama_kabupaten_kota Kategori_gizi_buruk Jumlah_balita Kabupaten Bogor Balita Gizi Kurang 20999 Kabupaten Bogor Balita Pendek 86706 Kabupaten Bogor Balita Kurus 16179 Kabupaten Sukabumi Balita Gizi Kurang 8016 Kabupaten Sukabumi Balita Pendek 11352 … … … Kota Tasikmalaya Balita Pendek 5633 Kota Tasikmalaya Balita Kurus 4677 Kota Banjar Balita Gizi Kurang 810 Kota Banjar Balita Pendek 846 Kota Banjar Balita Kurus 1273
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 257

## 3.2 Hasil Implementasi Algoritma K-Means
Metode Elbow digunakan untuk menetapkan nilai optimal k dalam implementasi Algoritma K-Means dan K-Medoids .  Berikut adalah grafik penentuan nilai k pada (Gambar 4).
Gambar 4. Grafik Metode Elbow Pada  Gambar  4  pergerakan  grafik  yang melandai setelah mencapai titik curam pada k=2. Berdasarkan nilai k tersebut, kasus gizi buruk di Jawa  Barat  dikelompokkan  menjadi  2  dan  3 klaster.  Setelah  menetapkan  jumlah  klaster  =  2 dan  3,  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan pusat klaster. Dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 8. Hasil Pusat Centroid 2 Cluster Algoritma K-Means No. Gizi Kurang Gizi Pendek Gizi Kurus 1. 0.17692636  0.10524173  0.17798561
2. 0.58818574  0.46401125  0.76343314
Tabel 9. Hasil Pusat Centroid 3 Cluster Algoritma K-Means No. Gizi Kurang Gizi Pendek Gizi Kurus 1. 0.11308987  0.07227786  0.11673014
2. 0.40238707  0.24709167 0.4865167 3. 1 1 1
Setelah  pusat centroid ditetapkan,  proses berikutnya  adalah  mengelompokkan  data  yang telah dinormalisasi. Selanjutnya, kolom
“cluster” ditambahkan untuk menunjukkan hasil klastering.
Tabel 10. Hasil Clustering 2 Cluster
Algoritma K-Means
Kab. Kota Gizi Kurang Gizi Pendek Gizi Kurus Jumlah Balita K 3 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1 15 0.317099 0.266353 0.405135 0.321363 0 5 0.324260 0.190400 0.297828 0.245237 0 0 0.595261 0.341529 0.532959 0. 442776 1 7 0.388269 0.340683 0.514477 0.390162 1
Dari hasil klastering menggunakan Algoritma K-
Means yang  tercatat  dalam  Tabel  10,  dapat disimpulkan  bahwa  klaster  1  memiliki  22 kabupaten  dan  kota,  klaster  2  sebanyak  5 kabupaten  dan  kota.  Adapun  hasil  klastering menggunakan 3 klaster dapat dilihat pada Tabel 1
Tabel 11. Hasil Clustering 3 Cluster
Algoritma K-Means
Kab Kota Gizi Kurang Gizi Pendek Gizi Kurus Jumlah Balita K 3 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 2 15 0.317099 0.266353 0.405135 0.321363 1 5 0.324260 0.190400 0.297828 0.245237 1 0 0.595261 0.341529 0.532959 0. 442776 1 7 0.388269 0.340683 0.514477 0.390162 1
Dari hasil klastering menggunakan Algoritma K- Means yang  tercatat  dalam  Tabel  11,  dapat disimpulkan  bahwa  klaster  1  memiliki  16 kabupaten  atau  kota,  klaster  2  sebanyak  10 kabupaten  atau  kota,  dan  klaster  3  sebanyak  1 kabupaten  atau  kota.  Setelah mendapatkan hasil klastering pada cluster 2  dan  3,  maka  diperoleh visualisasi hasil klastering dengan menggunakan 2 klaster pada (Gambar 5).
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/
258
Gambar 5. Visualisasi hasil klastering
Pada Gambar 5, menunjukkan visualisasi yang  menghasilkan  dua  kelompok  pada  hasil klastering  menggunakan  Algoritma K-Means .
Klaster 1 ditandai dengan warna ungu terdiri dari 22 kabupaten dan kota, klaster 2 ditandai dengan warna  hijau  terdiri  dari  5  kabupaten  dan  kota. Masing-masing  kelompok  ditandai  dengan  titik centroid yang berwarna merah. Adapun visualisasi  klastering  dengan  menggunakan  3 klaster dapat dilihat pada (Gambar 6).
Gambar 6. Visualisasi hasil klastering
Pada Gambar 6, menunjukkan visualisasi yang  menghasilkan  tiga  kelompok  pada  hasil klastering  menggunakan  Algoritma K-Means. Klaster 1 ditandai dengan warna ungu terdiri dari 16  kabupaten  dan  kota,  klaster  2  dengan  warna hijau  terdiri  dari  10  kabupaten  dan  kota,  dan klaster  3  dengan  warna  biru  terdiri  dari  1 kabupaten  dan  kota.  Masing-masing  kelompok
ditandai  dengan  titik centroid yang  berwarna merah.

## 3.3 Hasil Implementasi Algoritma K-Medoids
Berdasarkan  jumlah  klaster  =  2  dan  3, langkah  berikutnya  adalah  menentukan  pusat centroid . Berikut adalah tabel yang memperlihatkan  pusat centroid Algoritma K- Medoids .
Tabel 12. Hasil Pusat Centroid 2 Cluster Algoritma K-Medoids No. Gizi Kurang Gizi Pendek Gizi Kurus 1 0.10273558 0.05347416 0.13349065 2 0.39304601 0.19386385 0.37750993
Tabel 13. Hasil Pusat Centroid 3 Cluster
Algoritma K-Medoids No. Gizi Kurang Gizi Pendek Gizi Kurus 1. 0.32425959 0.19040026 0.29782815 2. 0.60708855 0.28275121 0.85934519 3. 0.06586649 0.05484017 0.06312086
Setelah pusat centroid ditentukan,
langkah berikutnya adalah mengelompokkan data yang  telah  di  normalisasi.  Tabel  14  dan  15 menunjukkan  lima  data  teratas  hasil  klastering menggunakan Algoritma K-Medoids .
Tabel 14. Hasil Clustering 2 Cluster
Algoritma K-Medoids Kab kota Gizi Kurang Gizi Pendek Gizi Kurus Jumlah Balita K 3 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1 15 0.317099 0.266353 0.405135 0.321363 1 5 0.324260 0.190400 0.297828 0.245237 1 0 0.595261 0.341529 0.532959 0.442776 1 7 0.388269 0.340683 0.514477 0.390162 1
Dari  hasil  klastering  menggunakan Algoritma K-Medoids yang disajikan pada Tabel 14, dapat disimpulkan bahwa klaster 1 memiliki 15  kabupaten  dan  kota,  klaster  2  sebanyak  12 kabupaten  dan  kota.  Adapun  hasil  klastering menggunakan 3 klaster dapat dilihat pada Tabel 15.
Tabel 15. Hasil Clustering 3 Cluster Algoritma K-Medoids
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 259
Kab kota Gizi
Kurang Gizi Pendek Gizi Kurus Jumlah Balita K 3 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1 15 0.317099 0.266353 0.405135 0.321363 0 5 0.324260 0.190400 0.297828 0.245237 0 0 0.595261 0.341529 0.532959 0.442776 1 7 0.388269 0.340683 0.514477 0.390162 0
Dari hasil klastering menggunakan Algoritma K- Medoids yang  disajikan  pada  Tabel  15,  dapat disimpulkan  bahwa  klaster  1  memiliki  10 kabupaten  dan  kota,  klaster  2  sebanyak  4 kabupaten  atau  kota,  dan  klaster  3  sebanyak  13 kabupaten  dan  kota.  Adapun  visualisasi  hasil klastering  dengan  menggunakan  2  klaster  dapat dilihat pada (Gambar 7).
Gambar 7. Visualisasi hasil klastering
Pada  gambar  7.  Menunjukan  visualisasi  yang menghasilkan dua kelompok pada hasil klastering  menggunakan  Algoritma K-Medoids . Klaster 1 ditandai dengan warna ungu terdiri dari 15 kabupaten dan kota, klaster 2 ditandai dengan warna  hijau  terdiri  dari  12  kabupaten  dan  kota. Masing-masing  kelompok  ditandai  dengan  titik centroid yang berwarna merah. Adapun visualisasi  klastering  dengan  menggunakan  3 klaster dapat dilihat pada (Gambar 8).
Gambar 8. Visualisasi hasil klastering
Pada  gambar  8.  Menunjukan  visualisasi  yang menghasilkan tiga kelompok pada hasil klastering  menggunakan  Algoritma K-Medoids. Klaster 1 ditandai dengan warna ungu terdiri dari 10 kabupaten dan kota, klaster 2 ditandai dengan warna hijau terdiri dari 4 kabupaten dan kota, dan klaster 3 ditandai dengan warna biru terdiri dari 13 kabupaten dan kota. Masing-masing kelompok  ditandai  dengan  titik centroid yang berwarna merah.

## 3.4 Evaluasi Hasil Klaster
Hasil dari visualisasi klaster menunjukan K-Means lebih optimal dibandingkan K-Medoids , berdasarkan  visualisasi  pada  Gambar  4,  pada Gambar  5  hasil  visualisasi  klaster  menunjukan bahwa  terdapat  data  yang  tidak  sesuai  dengan klasternya.  Perbandingan  hasil  evaluasi  klaster terbaik  yaitu  Algoritma K-Means berdasarkan SilhouetteCoefficient  sebesar  0.617.  Adapun hasil evaluasi klaster antara Algoritma K-Means dan
K-Medoids
menggunakan SilhouetteCoefficient yang  ditunjukkan  pada Tabel 16.
Tabel 16. Hasil Evaluasi SilhouetteCoefficient Evaluasi Evaluasi K-Means Evaluasi K-Medoids SilhouetteCoefficient Cluster 2 0.532 0.465
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 260
SilhouetteCoefficient Cluster 3 0.617 0.491

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa penelitian ini berhasil mengelompokkan data balita gizi buruk di  Provinsi  Jawa  Barat  menjadi  tiga  klaster menggunakan  algoritma  K-Means  dan  K- Medoids. Klaster yang optimal adalah menggunakan 3 klaster yang terdiri dari klaster 1 (tinggi),  2  (sedang)  dan  klaster  3  (rendah). Klaster-klaster  ini  dapat  digunakan  untuk membantu  pemerintah  dalam  pengambilan keputusan  serta  pembuatan  kebijakan  untuk mengatasi  permasalahan  gizi  di  Jawa  Barat. Adapun  hasil  perbandingan  diperoleh  klaster yang  baik  adalah  menggunakan  3  klaster berdasarkan  algoritma K-Means dengan  nilai Silhouette Coefficient sebesar 0.617.
.

## 5. REFERENSI
[1] S. Narulita, P. Prihati, A. Tigor Oktaga, and  A.  Eka  Widyantoro,  “Performansi
Algoritma  Clustering  K-Means  untuk Penentuan Status Malnutrisi pada Balita,” Jurnal  Informasi  Sains  dan Teknologi , vol 6, no. 1, 2023.
[2] D.  Simanjuntak  and  A.  Sindar,  “Sistem Pakar Deteksi Gizi Buruk Balita Dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” Jurnal Inkofar ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  2581–2920, 2019, Accessed: Jan. 04, 2024. [Online].
Available:
https://politeknikmeta.ac.id/meta/ojs/ind ex.php/inkofar/article/view/110/69
[3] Halilintar  Basyeban,  “Sekolah  Data
Pacmann Project- Analisa Jumlah Kasus
Balita  Gizi  Buruk  Pada  Provinsi  Jawa Barat tahun 2019–2021,” Medium. [4] C. Chelchillya Candra, F. Yanuar, and D.
Devianto, “Pengelompokkan Kabupaten/Kota Di Indonesia Berdasarkan Masalah Gizi Balita Dengan
Menggunakan Metode Two Step Cluster Dan Ensemble Clustering” Jurnal Ilmiah Pendidikan  Matematika,  Matematika dan  Statistika, vol.  4,  no.  2,  2023,  doi: 10.46306/lb.v4i2.
[5] M. D. Chandra, E. Irawan, I. S. Saragih,
A.  P.  Windarto,  and  D.  Suhendro, “Penerapan  Algoritma  K-Means  dalam Mengelompokkan Balita yang Mengalami Gizi Buruk Menurut Provinsi”, Jurnal  Teknologi  Informasi dan  Rekayasa  Komputer, vol.  2,  no.  1, pp. 30–38, Mar. 2021, doi: 10.37148/bios.v2i1.19.
[6] I. Puspita, M. N. Hayati, D. Darnah, and A.  Nohe,  “Pengelompokan  Puskesmas
Berdasarkan  Kasus  Balita  Stunting  di Kabupaten  Paser  Menggunakan  Metode K-medoids,” Jurnal  EKSPONENSIAL , vol. 14, no. 1, 2023, [Online]. Available: http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.ph
p/exponensial
[7] A.  Fira,  C.  Rozikin,  and  Garno, “Komparasi Algoritma K-Means dan K- Medoids Untuk
Pengelompokkan Penyebaran  Covid-19  di  Indonesia,”
Journal  of  Applied  Informatics  and
Computing (JAIC) , vol. 5, no. 2, 2021.
[8] N.  S.  Fatonah  and  T.  K.  Pancarani, “Analisa Perbandingan Algoritma Clustering  Untuk  Pemetaan  Status  Gizi Balita Di Puskesmas Pasir Jaya,” 2022.
[9] E.  Tasia  and  M.  Afdal,  “Perbandingan Algoritma  K-Means  Dan  K-Medoids Untuk  Clustering  Daerah  Rawan  Banjir Di Kabupaten Rokan Hilir,” Indonesian Journal  of  Informatic  Research  and Software Engineering , vol 1, no. 2.
[10] R. Takdirillah, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Terhadap Data Transaksi Sebagai Pendukung Informasi Strategi Penjualan,” Edumatic : Jurnal
Pendidikan Informatika , vol. 4, no. 1, pp.
37–46, 2020, doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2081. [11] L. Magdalena and R. Fahrudin, “Penerapan Data Mining Untuk Koperasi
Se-Jawa  Barat  Menggunakan  Metode Clustering  pada  Kementerian  Koperasi dan UKM,” Jurnal Digit, vol 9, no. 2.
[12] C.  Adi  Rahmat,  H.  Permatasari,  E. Rasywir, and Y. Pratama, “Penerapan K- Means  Untuk  Clustering  Kondisi  Gizi Balita  Pada  Posyandu,” Jurnal  Media Informatika Budidarma , vol. 7, no. 1, pp. 207–213, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5142. [13] E.  Prasetyaningrum  and  P.  Susanti,
“Perbandingan Algoritma K-Means Dan
K-Medoids  Untuk  Pemetaan  Hasil Produksi  Buah-Buahan,” Jurnal  Media
Informatika  Budidarma, vol.  7,  pp. 1775–1783, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6477. [14] B.  Biantara,  T.  Rohana  Universitas Buana Perjuangan Karawang Karawang, and  A.  Ratna  Juwita  Universitas  Buana
Perjuangan Karawang Karawang, “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan DBSCAN  untuk  Pengelompokan  Data Penyebaran Covid-19 Seluruh Kecamatan  di  Provinsi  Jawa  Barat,” Scientific Student Journal for Information , Technology  and  Science vol. IV, no. 1, 2023.
[15] R. Nur Ibrahim, M. Nor Hayati, and dan Fidia  Deny  Tisna  Amijaya,  “Penerapan Algoritma K-Medoids pada Pengelompokan  Wilayah  Desa  atau Kelurahan di Kabupaten Kutai Kartanegara,” Jurnal  EKSPONENSIAL ,
vol. 11, no. 2, 2020.
[16] F. Harahap, “Perbandingan Algoritma K
Means dan K Medoids Untuk Clustering
Kelas  Siswa  Tunagrahita,” Jurnal
Terapan  Informatika  Nusantara ,  vol  2, no. 4, 2021.
[17] S.  Nuralia,  Harliana,  and  T.  Prabowo, “Implementasi  Naive  Bayes  Classifier Dalam Memprediksi Kelulusan Mahasiswa,” Journal Automation Computer Information System , vol 3 no. 1, 2023. [18] N. Aulia Permatasari, Y. Herry Chrisnanto, A. Kania Ningsih, J. Terusan Jendral  Sudirman,  C.  Selatan,  and  C. Jawa  Barat,  “Segmentasi  Kasus  Data Kematian  Covid  19  Di  Jawa  Barat Menggunakan  Algoritma  DBSCAN,”
IJESPG  Journal ,  Vol.  1,  No.  4(2023) 2023.
[19] P. Apriyani, A. R. Dikananda, and I. Ali, “Penerapan  Algoritma  K-Means  dalam
Klasterisasi  Kasus  Stunting  Balita  Desa Tegalwangi,” Hello  World  Jurnal  Ilmu Komputer , vol. 2, no. 1, pp. 20–33, Mar. 2023.
[20] S.  Sindi  et  al.,  “Analisis  Algoritma  K- Medoids Clustering Dalam Pengelompokkan  Penyebaran  Covid-19 Di Indonesia,” Jurnal Teknologi Informasi , vol. 4, no. 1, 2020. [21] S. Paembonan, H. Abduh, and K. Kunci, “Penerapan Metode Silhouette
Coefficient  Untuk  Evaluasi  Clutering Obat,” Jurnal  Ilmiah  Ilmu-Ilmu  Teknik , vol  6,  no.  2  2021.  [Online].  Available: https://ojs.unanda.ac.id/index.php/jiit/in dex
[22] A. Rizal, D. C. R. Novitasari, and Moh. Hafiyusholeh, “Pengelompokan Karyawan Berdasarkan Kesalehan
Menggunakan  Perbandingan  Fuzzy  C- Means,  K-Means,  dan  Probabilistic Distance  Clustering,” Jurnal  Fourier , vol. 11, no. 2, pp. 69–77, Oct. 2022, doi: 10.14421/fourier.2022.112.69-77.