## ANALISIS SEGMENTASI PUSKESMAS DI KABUPATEN CIREBON MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTITIONING AROUND MEDOID BERDASARKAN INDIKATOR PENYEBAB STUNTING
Cahyaningrum Komalasari, Ahmad Faqih, Fatihanursari Dikananda, Muhamad Sulaeman, Heliyanti Susana
Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Managemen dan Informatika IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B Karyamulya Kec.Kesambi Kota Cirebon Jawa barat 45135, Indonesia ningrumcahya40@gmail.com

## ABSTRAK
Stunting merupakan keadaan dimana seseorang mengalami kekurangan gizi. Namun, hingga saat ini, belum terdapat segmentasi Puskesmas terkait stunting berdasarkan indikatornya menggunakan data mining di Kabupaten Cirebon.  Pada  penelitin  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  segmentasi  puskesmas  terkait  stunting  dengan indikatornya  guna  memberikan  rekomendasi  pencegahan  dan  penyuluhan  terkait  stunting  menggunakan Algoritma  Partitioning  Around  Medoid  (PAM ).  Data  bersumber  dari  website  opendata.jabarprov.go.id  dan opendata.cirebonkab.go.id  dan  observasi  langsung  ke  dinas  Kesehatan  kab.  Cirebon.  Variabel  yang  digunakan Jumlah Ibu Hamil yang mengalami KEK (Kekurangan Energi Kronik), Jumlah stunting, Jumlah Ahli Gizi dan Jumlah Puskesmas aktif yang ada di kabupaten Cirebon pada tahun 2022. Proses pengolahan data menggunakan metode KDD  (Knowledge  Discovery  in  Database ).  Implementasi  k-medoids  dilakukan  dengan  inisiasi  nilai centroid secara acak dalam iterasi. Hasil menunjukkan medoid sementara sebesar 7122,045634, dan medoid awal 6348,966306, dengan selisih 773,0793279 hasil  yang signifikan  mengakibatkan penghentian  iterasi  pada tahap pertama. Evaluasi manual dengan rumus SSW (Sum of Square Within Cluster ) dan SSB (Sum of Square Between ) menghasilkan  rasio  cluster  0,8470604,  mendekati  0,  menunjukkan  hasil  yang  baik  dan  Evaluasi  cluster menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI ) menggunakan  RapidMiner  menghasilkan  nilai 0,569. Cluster 1 (19 puskesmas)  memiliki  kasus  stunting  tertinggi,  sedangkan  Cluster  2  (41  puskesmas)  memiliki  kasus  stunting rendah, memberikan dasar rekomendasi pencegahan serta penyuluhan yang lebih terarah.
Kata kunci: Data Mining, K-Medoid, Segmentasi Stunting, PAM (Partitioning Around Medoid)

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era modern ini, kemajuan teknologi telah memberikan kontribusi besar terhadap solusi permasalahan di berbagai sektor, termasuk pendidikan,  kesehatan,  dan  pertanian.  Salah  satu perhatian  pemerintah  adalah  kasus  stunting,  yang dapat menghambat pertumbuhan anak secara fisik dan intelektual.  Dalam  upaya  penanggulangan,  inovasi teknologi, seperti data mining dengan algoritma PAM ( Partitioning Around Medoid ) , telah digunakan untuk melakukan  analisis  segmentasi  terhadap  kasus stunting.  Penelitian  ini,  khususnya  di  Kabupaten Cirebon,  mencoba  memberikan  kontribusi  dengan menggali pola, korelasi, dan hubungan antara variabel- variabel terkait stunting untuk memahami kelompok- kelompok risiko tinggi.
Dampak  stunting  tidak  hanya  terbatas  pada kesehatan  fisik  anak,  tetapi  juga  dapat  memengaruhi kemampuan intelektual mereka di masa depan. Hal ini bisa  jadi  berpotensi  menghambat  kontribusi  mereka dalam penyaluran sumber daya manusia untuk sektor teknologi dan  informatika. Dengan adanya penelitian dan  inovasi  di  bidang  teknologi,  seperti  analisis segmentasi  dengan  metode  PAM,  diharapkan  dapat memberikan  informasi  yang  lebih  mendalam  dan relevan untuk merancang intervensi yang tepat sasaran dalam penanggulangan stunting.
Meskipun angka stunting di Kabupaten Cirebon mengalami  penurunan,  masih  diperlukan  pendekatan holistik  dan  upaya  lebih  lanjut.  Dengan  fokus  pada analisis  segmentasi  di  Puskesmas  menggunakan metode PAM, diharapkan pemerintah setempat dapat mengidentifikasi  kelompok-kelompok  risiko  tinggi secara  lebih  spesifik.  Informasi  ini  akan  sangat berharga  dalam  merancang  program  intervensi  yang lebih  efektif  dan  tepat  sasaran  untuk  mengurangi tingkat stunting di Kabupaten Cirebon.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam penelitian  ini Pada penelitian  ini  metode literature  review  yang  digunakan  adalah Systematic Literature  Riview atau  biasa  disebut  SLR  dimana penulis  secara  sistematis  mengumpulkan,  yang kemudian menganalisis secara kritis dengan menyajikan data-data yang terkait dengan penanggulangan  kasus  stunting  menggunakan  data mining.  Untuk  literature  riview  sendiri  memiliki langkah-langkah  yang  meliputi  beberapa  tahapan, yaitu : 1. Melakukan eksplorasi topik, 2. Pencarian dan penyaringan literature, 3. Penelitian dan seleksi artikel, 4. Analisis dan sintesis literature, 5. Menulis literature riview sesuai  struktur kepenulisan  [1]. Dari  literature riview tersebut didapati landasan teori yang digunakan dalam ini adalah sebagai berikut:

## 2.1. Data mining
Data  mining  merupakan  proses  menemukan korelasi,  pola,  dan  kebiasaan  dengan  memilah-milah data besar dengan menggunakan teknologi pengenalan pola  seperti  statistik  dan  matematika  [2].  Secara sederhana  Data  mining  merupakan  pola  untuk menemukan informasi dari database yang besar. Ada 5 fungsi  utama  dalam  tahapan  data  mining,  yaitu Estimasi, Prediksi, Asosiasi, Klasifikasi dan Klasterisasi,  dimana  dalam  penelitian  ini  penulis menggunakan fungsi Klasterisasi dalam data mining.
Untuk penelitian terdahulu, penulis menggunakan  beberapa  jurnal  dalam  penelitian  ini, yang  digunakan  sebagai  pembanding  untuk  relevansi penelitian  yang  dilakuan,  adapun  jurnal  tersebut adalah :
a. Pada paper [3]  yang  mana  dalam  papper  tesebut membahas  mengenai  implementasi  algoritma Partitioning  Around  Medoids (PAM)  untuk mengelompokkan hasil produksi komoditas perkebunan  di  Provinsi  Kalimantan  Timur. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengoptimalkan produksi dengan mengelompokkan area berdasarkan tingkat produksinya. Algoritma PAM dibandingkan  menggunakan  tiga  metode  jarak: Euclidean  Distance,  Manhattan  Distance ,  dan Chebyshev Distance Kualitas kelompok dievaluasi menggunakan Silhouette Coefficient (SC). b. Paper [4]  dijadikan paper kedua  mengenai  kasus stunting  yang  ada  di  Indonesia, paper ini  sendiri membahas mengenai masalah stunting di Indonesia dan upaya pemerintah dalam mengatasi masalah tersebut melalui Program 1000 HPK.
c. Paper [5]  yang  membahas  tentang  pemanfaatan data mining dalam penentuan penyuluhan penyakit stunting menggunakan metode Partitioning Around  Medoids (PAM).  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengelompokkan  Puskesmas  berdasarkan karakteristiknya  dan  menentukan  prioritas  dalam penyuluhan  penyakit  stunting.  Metode  PAM digunakan untuk mengklasifikasikan dan mengurutkan  data  agar  dapat  diambil  keputusan yang akurat dalam penyuluhan penyakit stunting di Kota Palembang. Pada paper yang kelima berjudul “Medoid-based Cluster ing  pada  Kecamatan  di Kabupaten Lebak dan Pandeglang Provinsi Banten Berdasarkan Trilogi  Ketahanan Pangan”  [6] yang membahas  tentang  penggunaan  klaster  berbasis medoid  untuk  menganalisis  status  keamanan pangan  di  distrik-distrik  di  Provinsi  Banten, Indonesia.
2.2. Algoritma Partitioning Around Medoid (PAM) Menurut  [7]  Algoritma Partitioning  Around Medoid adalah  algoritma  yang  digunakan  untuk menemukan  k cluster di  dalam  n  objek  pertama  kali secara  acak  untuk  menemukan  medoid  (wakil  dari objek)  untuk  setiap cluster yang  ada. Partitioning Around  Medoid juga  disebut  sebagai  K- Medoid ,
dimana  K- Medoid termasuk  ke  dalam  partitional dengan metode non-hierarchy .
2.3. Cluster ing Teknik cluster ing  pertama  kali  ditemukan  pada 1957  oleh  Lloyd,  yang  mana  pertama  kalinya  di temukan  adalah  K- Means  Clustering .  Dimana clustering sendiri  artinya  segmentasi  dataset  yang menjadi  inputan  tanpa  diketahui  target  classnya. Dataset yang dikelompokan di kumpulkan berdasarkan  kemiripan  antara  instance  yang  ada  [8]. Beberapa Teknik clustering yang sudah di kembangkan semenjak cluster ing pertama di temukan, diantaranya adalah :
a. Partitional Clustering ,  dimana  jenis clustering yang setiap elemennya hanya dimiliki oleh cluster itu  saja,  dan cluster yang  lain  tidak  boleh memilikinya.
b. Overlaping Clustering , disebut juga soft clustering dimana  setiap  elemennya  boleh  dimiliki  oleh cluster lainya.
c. Hierarchial  Clustering ,  yang  biasa  disebut multilevel  hierarchy dimana  cara  kerjanya  adalah dengan  mengelompokan cluster yang  lebih  besar menjadi dua atau lebih cluster menjadi cluster yang lebih  kecil  sehingga  membentuk  sebuah tree diagram (diagram pohon).
d. Density  Based  Clustering , cluster ini  berkaitan dengan  kepadatan  sebuah  objek,  dimana  objek yang paling padat akan dipisahkan oleh objek yang lebih memiliki celah.
e. Model  Based  Clustering,  cluster yang  model elemennya dibentuk oleh asumsi/model matematika atau statistika standar.
2.4. KDD ( Knowledge Discovery in Database ) Knowledge Discovery in Database ( DBI ) adalah sebuah  metode  untuk  memperoleh  pengetahuan  dari database, yang mana di dalemnya terdapat tabel-tabel yang  saling  berkorelasi.  Dari  informasi  atau pengetahuan tersebut bisa digunakan untuk knowledge base (basis  pengetahuan)  yang  berfungsi  untuk mengambil  sebuah  keputusan.  Istilah Knowledge Discovery in Database ( KDD ) dan data mining sering kali  disamakan  untuk  menggambarkan  proses penemuan  informasi  tersembunyi  dalam  basis  data yang  luas.  Sebenarnya,  keduanya  memiliki  konsep yang berbeda tetapi saling terkait, dengan data mining sebagai  salah satu tahapan dalam proses KDD secara keseluruhan [9]. Dimana tahapan dalam KDD adalah : a. Data Selection .
Sebelum  memulai  tahap  penggalian  informasi dalam Knowledge Discovery in  Database ( KDD ), penting  untuk  melakukan  seleksi  data  dari sekumpulan  data  operasional.  Data  yang  telah dipilih  untuk  proses  data  mining  akan  disimpan dalam  berkas  terpisah  dari  basis  data  operasional pada  fokus Knowledge  Discovery  in  Database
( KDD ).
b. Pre-processing/Cleaning
Tahap  pembersihan  melibatkan  langkah-langkah seperti  menghapus  duplikasi  data,  memeriksa konsistensi  data,  dan  memperbaiki  kesalahan seperti missing value . Selain itu, dilakukan proses enrichment yang melibatkan penambahan data atau informasi  yang  relevan  dan  diperlukan  untuk Knowledge Discovery in Database ( KDD ), seperti data atau informasi eksternal.
c. Transformation
Proses coding/transformation dalam Knowledge Discovery in Database ( KDD ) adalah suatu proses kreatif yang sangat bergantung pada jenis atau pola informasi  yang  akan  ditemukan  dalam  basis  data yang sesuai dengan proses data mining.
d. Data Mining
Dalam proses KDD data mining digunakan untuk pencarian pola atau informasi menarik dalam data yang  telah  dipilih,  menggunakan  teknik  atau metode  khusus.  Berbagai  teknik,  metode,  atau algoritma dapat digunakan dalam data mining, dan pemilihan  metode  atau  algoritma  yang  sesuai sangat  tergantung  pada  tujuan  serta  proses Knowledge  Discovery  in  Database ( KDD )  secara keseluruhan.
e. Interpretation/ Evaluation. Tahap ini melibatkan penelitian untuk mengevaluasi  apakah  pola  atau  informasi  yang ditemukan  konsisten  dengan  fakta  atau  hipotesis yang telah ada sebelumnya.
2.5. DBI ( Davies Bouldin Index ) David L. Davies dan Donald W. Bouldin adalah orang yang  memperkenalkan DBI pertama kali pada tahun  1979. DBI sendiri  merupakan  rasio  rata-rata jarak  antar cluster dengan cluster terdekatnya. DBI bertujuan  untuk  mengevaluasi  kinerja  dari  setiap segmentasi  [10]. DBI juga  digunakan  sebagai  metrik segmentasi karena secara umum dari segmentasi berisi dua  kategori  utama,  yaitu  validasi  internal  dan eksternal  yang  digunakan  untuk  mengukur  hasil kinerja dari setiap clustering . Selain itu juga, DBI juga memiliki  “ within-class ”  untuk  korelasi  positif  dan “ between-class ” untuk korelasi negative.
2.6. Stunting
Stunting  merupakan  keadaan  dimana  balita dengan  masalah gizi,  yang penyebabnya dimulai  dari dalam  kandungan  dengan  faktor  Ibu  hamil  yang mengalami  kekurangan  Energi  kronik,  sehingga menghasilkan  manusia  yang  memiliki  kualitas  yang kurang baik, karena dapat menyerang motorik otak dan membuat  pertumbuhan  terhambat  baik  dari  segi mental maupun fisik [5].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah KDD (Knowledge  Discovery  in  Database), dengan  tahapan  Data  Selection,  Data  Prepocessing, Data Transformation, Data Mining atau implementasi
dalam algoritma PAM (Partitioning  Around Medoid) dan Evalution and Interpretation.
3.1. Data selection Pada  proses data  selection penulis  menetapkan lokasi dan dataset yang akan diteliti, dengan memilih dataset  terkait  kasus  stunting  di  Kabupaten  Cirebon berdasarkan  indikator  tertentu.  Indikator  tersebut mencakup Jumlah anak yang mengalami stunting usia 0-5  tahun  ,  Jumlah  Tenaga  Gizi,  Jumlah  Ibu  Hamil yang  Mengalami  KEK  (Kekurangan  Energi  Kronik), Jumlah  Posyandu  Aktif  dengan  rentang  waktu  tahun 2022,  yang  mana  data-data  tersebut  diambil  dari website Open Data Jawa Barat, Open Data Kabupaten Cirebon dan Observasi langsung atau bisa juga disebut sebagai  Teknik  netnografi  yaitu  penelitian  yang menitikberatkan  pada  pemahaman  terhadap  ruang siber  di  mana  individu-individu  berinteraksi  dan mampu  membentuk  budaya  serta  sistem  masyarakat yang  unik  di  dalamnya  [11]  dan  juga  Observasi langsung ke Dinas Kesehatan kab. Cirebon.
3.2. Data Pre-processing Langkah selanjutnya adalah pre-processing data. Dalam  dataset  sebelumnya,  semua  data  yang  didapat secara  terpisah,  sehingga  dalam  tahapan  ini  integrasi data  diperlukan,  dimana  langkah  ini  dilakukan  untuk menghasilkan  dataset  yang  bersih  dengan  tujuan memperoleh informasi yang bermanfaat. Integrasi data ini  juga  menghilangkan  beberapa  komponen,  agar sesuai  dengan  dataset  yang  diinginkan  dengan menghilangkan beberapa komponen dalam pengimplementasian  algoritma  K- Medoid ,  dan  data yang dihilangkan adalah berupa kolom_id dan satuan.

## 3.3. Transformation
Pada  proses  transfortasi  data  penulis  hanya mengubah  tipe  data  pada  pengimplementasian  dalam perhitungan  Algortitma  Partitioning  Around  Medoid di software RapidMinner 10.1 guna mendapatkan hasil dan informasi yang dibutuhkan.

## 3.4. Data Mining
Pada  tahapan  data  mining  ini,  dilakukan perhitungan  menggunakan  Algoritma  K-Medoid atau biasa  juga  disebut Partitioning  Around  Medoid , menggunakan  bantuan  software  Rapid  Minner,  yang mana perhitungan tersebut juga dapat dilakukan secara manual dengan langkah-langkah sebagai berikut [12] :
- Tentukan Medoid awal.
- Inisialisasi  pusat cluster sebanyak  k  (jumlah cluster ),  dimana  dalam  penelitian  ini  penulis menggunakan 2 cluster yaitu C1 dan C2.
- Alokasikan  objek  ke  dalam cluster terdekat dengan  menggunakan  persamaan  ukuran  jarak Eulidian  Distance,  yang  digambarkan  dalam persamaan berikut :
d(x.y) = √ ∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 𝑖 𝑛=1 ²
Dengan :
n : jumlah suatu data k : indeks data X ĸ : Nilai atribut ke- k dari X Y ĸ : nilai atribut ke- k dari Y
- Memilih  secara  acak  objek  untuk  dijadikan medoid  baru,  yang  kemudian  di  hitung  jarak masing-masing  objek  pada cluster dengan kandidat medoid baru.
- Menghitung total simpangan, dengan menghitung total distance , dengan persamaan :
S = total cost baru – Total cost lama Dengan : S = Selisih Total Cost baru = jumlah cost non-medoids Total Cost lama = jumlah cost medoids Jika S < 0, maka tukar objek dengan cluster untuk membentuk objek menjadi medoid baru.
- Lakukan pengulangan medoid
untuk mendapatkan perbedaan kedekatan.
3.5. Evaluation and Interpretation
Pada  tahap  evaluasi  ini,  penulis  menggunakan DBI (Davies  Bouldin  Index) untuk  mengukur kemiripan  dari  setiap  kelompok-kelompok  guna melakukan  evaluasi  dalam  menentukan  banyaknya cluster yang  terbaik  agar  mengoptimalkan distance antara kelompok  yang pertama dan pada waktu  yang bersamaan  mencoba  untuk  meminimalkan  interval antara objek dalam suatu cluster [13]
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. HASIL
4.1.1. Data Selection
Seleksi  data  menjadi  tahapan  pertama  dalam penelitian  ini  setelah  melakukan  analisis  terhadap kasus-kasus  stunting  dan  membaca  literature  riview dari  jurnal-jurnal  terkait  stunting,  dapat  disimpulkan bahwa indikator penyebab stunting antara lain adalah Jumlah anak yang mengalami stunting dengan rentang usia  0-5  tahun,  Jumlah  Ibu  hamil  yang  mengalami KEK  (Kekurangan  Energi  Kronik),  Jumlah  ahli  gizi, dan Jumlah posyandu aktif. Data-data yang didapatkan berupa file excel, yang mana data tersebut dapat dilihat pada gambar 1,2,3 dan 4.
Gambar 1. Data Stunting Balita perdesa Tahun 2022
Gambar 2. Dataset Ibu Hamil Kurang Energi Kronik di Kabupaten Cirebon tahun 2022
Gambar 3. Data Tenaga Gizi di Kabupaten Cirebon tahun 2021-2022
Gambar 4. Data Posyandu Aktif di Kabupaten Cirebon tahun 2022 4.1.2. Data Preprocessing Pada dataset Jumlah Anak terindikasi Stunting (usia  0-5  tahun),  fokus  variabel  hanya  pada  Jumlah Anak Stunting dan Puskesmas. Sementara pada dataset Jumlah Tenaga Gizi Kabupaten Cirebon, variabel yang digunakan  adalah  Jumlah  Tenaga  Gizi.  Dataset  Ibu Hamil  Kurang  Energi  Kronik  (KEK)  Mendapat Makanan Tambahan difokuskan pada variabel Jumlah Ibu  Hamil  dengan  KEK,  dan  pada  dataset  Jumlah Posyandu Aktif, variabel yang diambil adalah Jumlah Posyandu Aktif.
Dari  setiap  dataset  terdapat  nama  Puskesmas, sehingga  memasukan  nama  puskesmas  sebagai variabel dan  labelnya,  yang distandarisasikan dengan menambahkan  kemendagri  nama  kecamatan,  satuan dan tahun. Hasil dataset yang bersih dapat dilihat dari gambar 5.
Gambar 5. Data Stunting Berdasarkan Indikatornya di Kab. Cirebon tahun 2022

## 4.1.3. Transformasi Data
Dalam melakukan standarisasi data, yang mana format  yang  akan  digunakan  dalam  implementasi Algoritma  Partitioning  Around  Medoid  adalah  tidak memasukan  kolom  tahun  dan  satuan  serta  nama kecamatan kemendagri, dikarenakan hanya menggunakan  rentang  waktu  satu  tahun,  dengan satuan  Orang  untuk  setiap  jumlah  variabelnya  dan nama kecamatan atau kemendagri tidak disertai karena kurang  efektivitasnya  pengumpulan  informasi  jika disertakan  dalam  proses  pengujiannya.  Hal  ini dilakukan menggunakan RapidMinner.

## 4.1.4. Data Mining
Pada tahapan data mining dilakukan penghitungan  menggunakan  algoritma Partitioning Around  Medoid atau  K-Medoid  menggunakan  Rapid Minner,  namun  sebelum  melakukan  tahapan  itu, dilakukan pencarian kluster dengan simulasi menggunakan  Rapid  Minner,  yang  mana  hasil  dari cluster yang  paling  optimal  adalah  2 Cluster ,  seperti pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil Optimasi Cluster
Kemudian
dilakukan perhitungan menggunakan  rumus  eulidian  distance,  dilanjutkan dengan  menghitung  simpangan,  untuk  mengetahui jarak kedekatan atau iterasi.

## Tabel 1.1 Hasil dari Simpangan
Rumus = Jumlah kedektan iterasi 2 - jumlah kedekatan
iterasi 1 Selisih kedekatan 7122,045634 - 6348,966306 = 773,0793279 Jika iterasi > 0, maka iterasi berhenti pada cluster iterasi sebelumnya.
Setelah diketahui nilai simpangannya, diketahui  juga  hasil  cluster  setiap  puskesmas  dalam pengimplementasian  ke  dalam  Rapid  Minner  dengan Langkah-langkah sebagai berikut :
1. Pada  bagian  Operators  ketik  K-Medoid kemudian klik atau drag
Gambar 7. Implementasi Data Mining
2. Kemudian  hubungkan  antara  dataset  stunting dan cluster ing lalu hubungkan dengan connectionnya, klik run.
Gambar 8. Connecting Data
3. Setelah  itu  tentukan  k  dari  data  n,  yang  mana K=2  sesuai  dengan  nilai Averge  Within Centroid atau  pengujian  yang  dilakukan sebelumnya.
4. Setelah itu diketahui bahwa cluster 1 sebanyak 19  item  dan cluster 2  sebanyak  41  item  dari dengan total 60 item.
5.
Gambar 9. Hasil Cluster
4.1.5. Evaluation and Interpretation
Untuk  melakukan evaluasi dalam  menentukan cluster terbaik,  dilakukan  pengujian  data  stunting menggunakan  tools  rapid  Minner  dan  atau  dengan perhitungan sebagai berikut :
a. Menghitung Sum of square Within Cluster untuk mengetahui  kohesi  dalam  satu  kluster  [14], rumusnya :
SSWі = 1 𝑚 𝑖 ⋅ ∑ 𝑑(𝑥 𝑗 ⋅ 𝑐 𝑖 ) 𝑚 𝑖 𝑗=𝑖
Mi = Jumlah data dalam kluster ke 1 X = data dalam kluster D(x,c) = Jarak data centroid Xj = Data pada kluster tersebut Ci = Centroid cluster ke-i
Setelah dihitung diketahui SSW dari dataset ini
Cluster 1 = 73,0401 dan Cluster 2 = 122,2041.
b. Sum  of  Square  Between Cluster ,  untuk mengetahui separasi antar cluster , dengan rumus
:
SSB ij = d(C iCj) Ci = Clutser 1 Cj = Cluster 2 d(Ci.Cj) = Jarak antar centroid SSBij = ((384,85-154,525)^2+(1,35- 1,125)^2+(67,7-64,425)^2+(32,02- 31,85)^2) = 230,3485 Jadi jumlah SSB data ini adalah 230,3485 c. Menentukan  rasio,  guna  mengetahui  seberapa bagus  nilai  perbandingan  antar cluster dengan cluster lainnya, dengan rumus:
Rij = SSW𝑖 + SSW𝑗
SSB𝑖𝑗
R ij = Rasio antar cluster SSWi = Kluster 1 SSWj = Kluster 2
SSBij = Separasi dari kluster 1 dan 2 R ij = 73,0401 + 122,2041 / 230,3485 = 0,8470604 Jadi, nilai rasionya adalah 0,8470604.
d. Menghitung DBI ( Davies Bouldin Index ) DBI = 1 𝐾 ∑ 𝑚𝑎𝑥 𝑘 𝑖=1 ≠ 𝑗(𝑅 𝑖𝑗 )
K      = Kluster yang ada Ri,j  = Rasio antar kluster i dan j Max = dicari rasio antar klutser yang terbesar Setelah  melakukan  perhitungan  secara  manual dilakukan evaluasi cluster DBI (Davies Bouldin Index) menggunakan rapidMinner. Namun untuk mengetahui nilai DBI terbaik  bagi  dataset  Stunting  di  Kabupaten Cirebon berdasarkan indikatornya, dilakukan pengujian  secara  internal dengan  menggunakan rapid minner, dari clutser 2 – 9, dengan hasil seperti tabel 2.
Tabel 1.2 Hasil Pengujian DBI Kluster 2-9 Davies Bouldin Index Cluster Nilai DBI 2 0.569 3 0.707 4 0.890 5 0.900 6 1.019 7 0.990 8 1.170 9 1.159
Dan untuk mengatahui berapa nilai dari DBI -nya, yang  mana  hal  itu  dapat  dilakukan  dengan  langkah- langkah sebagai berikut :
1. Setelah  dilakukan  peng cluster an  data  stunting, pada kolom Operators ketik “Performance” dan klik Cluster Distance  Performance kemudian drag ke process.
2. Kemudian hubungkan cluster ing ke performance secara  menyilang,  dan  hubungkan  performance ke  connector,  kemudian  ceklis  maximize  agar nilai DBI yang keluar tidak minus.
3. Kemudian  klik  run  dan  diketahui  nilai Davies Boulin  Index ini  adalah  0,569.  Adalah  non- negative  atau  lebih  dari  sama  dengan  0,  yang artinya  bahwa  clutser  ini  sudah  baik  karena nilainya mendekati 0.
Ga mbar 10. Pengujian DBI Connecting dan Maximize
Gambar 11. Hasil Pengujian DBI

## 4.2. PEMBAHAASN
Adapun  anggota  dari  setiap  puskesmas  yang telah terclutser tersebut dapat dilihat pada tabel.
Tabel 1.3 Anggota Cluster Cluster 1 Cluster 2 WALED CIBOGO CILEDUG PASALEMAN LOSARI PABUARAN GEBANG ASTANALANGGAR SUSUKANLEBAK PABEDILAN SEDONG KALIMUKTI SIDAMULYA BABAKAN PANGENAN GEMBONGAN MUNDU KALIMARO TALUN KARANGSEMBUNG SUMBER KUBANGDELEG WATUBELAH SINDANGLAUT LURAH ASTANAJAPURA PLERED PAMENGKANG GUNUNGJATI BEBER SURANENGGALA KAMARANG TEGAL GUBUG NANGGELA GEGESIK CIPERNA KALIWEDI SENDANG DUKUPUNTANG SINDANGJAWA PALIMANAN KEPUH PLUMBON WARUROYOM KARANGSARI PANGKALAN TENGAHTANI
KEDAWUNG MAYUNG KEDATON KLANGENAN BANGODUA JAMBLANG PANGURAGAN CIWARINGIN WINONG
GEMPOL SUSUKAN
BUNDER

## JAGAPURA
Selain  itu  diketahui  juga  dalam  segmentasi puskesmas  di  kabupaten  Cirebon  berdasarkan indikator  stunting  bahwa  rata-rata cluster nya  dapat dilihat dalam gambar 4.12.
Gambar 12. Rekap Rata-rata Cluster
Dari hasil rekap analisis tersebut dapat dijelaskan makna  dari  setiap  variabel  dan cluster nya  yang kemudian  mengarah  pada  pembentukan  pernyataan- pernyataan sebagai berikut :
a. Jumlah anak yang mengalami stunting Dalam  Clutser  1  memiliki  jumlah  anak  yang mengalami stunting lebih tinggi (384,85) dibandingkan  dengan  Clutser  2  (154,525).  Ini menunjukkan  bahwa  C1  memiliki  masalah  gizi atau kesehatan anak yang lebih signifikan.
b. Jumlah tenaga gizi Kelompok Cluster 1  memiliki  jumlah  tenaga  gizi yang  lebih  banyak  (1,35)  dibandingkan  dengan Clutser  2  (1,125).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa Clutser  1  memiliki  lebih  banyak  sumber  daya untuk mendukung upaya gizi.
c. Jumlah  ibu  hamil  yang  Mengalam  KEK (Kekurangan Energi Kronik)
Clutser  1  memiliki  jumlah  ibu  hamil  yang mengalami  KEK (67,7) lebih tinggi dibandingkan dengan Clutser 2 (64,425). Hal ini mengindikasikan  bahwa Cluster 1  memiliki masalah gizi ibu hamil yang lebih berat.
d. Jumlah Posyandu Aktif Kelompok  Clutser  1  memiliki  jumlah  posyandu aktif  yang  lebih  tinggi  (32,05)  dibandingkan dengan Cluster 2  (31,85).  Hal  ini  menunjukkan bahwa Cluster 1  memiliki  lebih  banyak  fasilitas kesehatan atau dukungan kesehatan.
Dari pernyataan-pernyatan berikut dapat disimpulkan  sekaligus  dijadikan  pertimbangan  untuk masyarakat dan pemerintah setempat bahwa Clutser 1 cenderung  memiliki  jumlah  anak  yang  mengalami stunting,  jumlah  tenaga  gizi,  jumlah  ibu  hamil  yang mengalami  KEK,  dan  jumlah  posyandu  aktif  yang lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  C2.  Ini  bisa mengindikasikan bahwa Clutser 1 memiliki tantangan kesehatan  yang  lebih  besar  atau  lebih  difokuskan untutk melakukan upaya kesehatan masyarakat, salah satunya adalah penyuluhan terhadap stunting.
Dari  semua  hasil  analisis  tersebut  dapat  dilihat pada  gambar  13  untuk  mengetahui  secara  jelas pemetaan terhadap penyebaran jumlah tempat-tempat kesehatan yang ada di kabupaten Cirebon pada setiap Kecamatan tahun 2022.
Gambar 13. Sebaran Puskesmas Di Kab. Cirebon
Pemetaan  ini  dibuat  menggunakan  aplikasi ArcGIS,  di  mana  data  jumlah  kluster  yang  diperoleh diimplementasikan dalam distribusi jumlah puskesmas di Kabupaten Cirebon. Pada pemetaan ini, karakteristik  kluster  ditandai  dengan  warna  biru sebagai representasi kluster 1, sementara warna hijau digunakan  untuk  memvisualisasikan  kluster  2. Pendekatan  ini  membantu  memberikan  gambaran spasial  yang  jelas  terhadap  distribusi  puskesmas berdasarkan kluster-kuster yang diidentifikasi melalui analisis data menggunakan ArcGIS.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam penelitian ini, ditemukan bahwa segmentasi  stunting  memerlukan  data  stunting berdasarkan  indikatornya, yang mana data tersebut di dapat  dari  observasi  ke  Dinas  Kesehatan  dan melakukan teknik netnografi dalam website Open Data Jabar dan Open Data Kab. Cirebon dengan data yang diambil  adalah  data  tahun  2022.  Hasil  segmentasi menggunakan algoritma Partitioning  Around Medoid menghasilkan  dua  cluster.  Evaluasi  puskesmas menunjukkan  nilai  yang  baik,  dengan  Cluster  1  (19 puskesmas)  memiliki  kasus  stunting  tertinggi, memerlukan  perhatian  intensif  seperti  penambahan tenaga gizi. Rekomendasi termasuk perlunya penelitian  lanjutan  dengan  beberapa  algoritma  dan implementasi  hasil penelitian untuk kontribusi dalam penanggulangan  kasus  stunting,  terutama  pada puskesmas  yang  memprioritaskan  atau  mengalami kasus tertinggi..

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Himawat
Aryadinata, “Bagaimana Cara Membuat  Literature  Review  yang  Baik?,” https://www.dictio.id/.
[2]  A.  Nugraha,  O.  Nurdiawan,  and  G.  Dwilestari, “Penerapan  Data  Mining  Metode  K-Means Clustering  Untuk  Analisa  Penjualan  Pada  Toko Yana Sport,” 2022.
[3]  D. D. Abdurrahman, F.  Agus, and G. M. Putra, “Implementasi  Algoritma  Partitioning  Around Medoids  (PAM)  untuk  Mengelompokkan  Hasil Produksi  Komoditi  Perkebunan  (Studi  Kasus:
Dinas Perkebunan Provinsi Kalimantan Timur),” Informatika  Mulawarman :  Jurnal  Ilmiah  Ilmu Komputer , vol. 16, no. 2, p. 130, Oct. 2021, doi: 10.30872/jim.v16i2.6520.
[4]  I.  Fajriyah,  Y.  B.  Kependudukan,  D.  Keluarga, and  B.  Nasional,  “Segmentasi  Wilayah  Untuk Menekan  Stunting  Melalui  Program  1000  Hari Pertama  Kehidupan  (HPK),” Jurnal  Keluarga Berencana , vol. 5, no. 01, pp. 35–46, 2020, doi: 10.37306/kkb.v4i2.
[5]  A. Meiriza, E. Lestari, P. Putra, N. R. Oktadini, and  M.  Audya,  “Pemanfaatan  Data  Mining Dalam Penentuan Penyuluhan Penyakit Stunting Menggunakan  Partitioning  Around  Medoids (PAM),” TeIKa , vol. 12, no. 02, pp. 89–96, 2022, doi: 10.36342/teika.v12i02.2935.
[6]  W. Budiaji et al. , “Medoid-based Clustering pada Kecamatan di Kabupaten Lebak dan Pandeglang Provinsi  Banten Berdasarkan Trilogi  Ketahanan
Pangan,” 2022. [Online]. Available:
www.unipasby.ac.id
[7]  T. Bimantoro and A. K. Wardhani, “Implementasi  Algoritma  Partitioning  Around Medoids  Dalam  Pengelompokan  Restoran,” Indonesian  Journal  of  Technology,  Informatics and Science (IJTIS) , vol. 2, no. 1, pp. 33–36, Dec. 2020, doi: 10.24176/ijtis.v2i1.5651.
[8]  M.  Orisa  and  A.  Faisol,  “Analisis  Algoritma Partitioning  Around  Medoid  untuk  Penentuan Klasterisasi,” 2021. [Online]. Available: https://doi.org/10/25047/jtit.v8i2.258
[9]  Y.  Mardi,  D.  Akademi  Perekam  dan  Informasi Kesehatan Iris Padang Jl Gajah Mada No, and S.
Barat,  “Jurnal  Edik  Informatika  Data  Mining : Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Jurnal Edik Informatika , 2019.
[10]  S.  Harini  and  R.  Kusumawati,  “Evaluasi Clustering  K-Means  Dan  K-Medoid  Pada Persebaran  Covid-19  Di  Indonesia  Dengan Metode  Davies-Bouldin  Index  (DBI),”  2023. [Online].
Available:
https://www.kaggle.com/datasets/hendratno/cov id1
[11]  S. A. J Muntu, J. M. Pingkan Tangkudung, and L. J. H Lotulung, “Studi Netnografi Pada Media Sosial Instagram,” 2021.
[12]  A.  ’  Ni et  al. ,  “Algoritme  Partitioning  Around Medoid (PAM) Dengan Calinski-Harabasz Index Untuk  Clustering  Data  Outlier  (Partitioning Around Medoid (PAM) Algorithm with Calinski-Harabasz  Index  for  Clustering  Data Outlier),” 2022. [Online]. Available: https://magestic.unej.ac.id/
[13]  S. Ika Murpratiwi, I. Gusti Agung Indrawan, and A. Aranta, “Analisis Pemilihan Cluster Optimal Dalam  Segmentasi  Pelanggan  Toko  Retail,” Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan , vol. 18, no. 2, 2021.
[14]  M.  Wahyudi  and  L.  Pujiastuti,  “Komparasi  K- Means  Clustering  dan  K-Medoids  dalam Mengelompokkan  Produksi  Susu  Segar  di Indonesia  Comparison  of  K-Means  Clustering and  K-Medoids  in  Clustering  Fresh  Milk Production  in  Indonesia,” Jurnal  Bumigora Information Technology (BITe) , vol. 4, no. 2, pp.
243–254, 2022, doi: 10.30812/bite.v4i2.2104.