Volume 4, Nomor 2, Desember 2023, hlm 137-146 INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi p ISSN 2722-9378 | e ISSN 2722-9386 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/infotech
Clustering  daerah  rawan stunting di  Jawa  Barat  menggunakan algoritma k-means
Clustering  stunting-prone  areas  in  West  Java  using  k-means algorithm
Taufik Hidayat *, Mohamad Jajuli, Susilawati
* Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang, Jawa Barat. Jl. HS. Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Kec. Telukjambe Timur, Kabupaten Karawang, Jawa Barat 41361
Informasi Artikel Abstrak Article History: Submission: 12-06-2023 Revised: 24-06-2023 Accepted: 25-06-2023
Kata Kunci :
Stunting; Clustering; K-Means; Silhouette Coefficient; CRISP- DM.
Keywords: Stunting; Clustering; K-Means; Silhouette Coefficient; CRISP- DM .
* Korespondensi:
Taufik Hidayat taufiik14@gmail.com
Stunting atau  kekerdilan  pada  balita  adalah  suatu  kondisi  yang terjadi karena gagal tumbuh yang diakibatkan oleh kekurangan gizi kronis  dan  infeksi  berulang  selama  periode  1000  hari  pertama kehidupan. Angka prevalensi stunting di Jawa Barat pada tahun 2021 sebesar  24,5%  dan  termasuk ke  dalam  lima  provinsi di Indonesia dengan jumlah kasus stunting tertinggi. Permasalahan stunting tidak bisa  dibiarkan  dan  harus  ditangani  karena  dapat  menimbulkan dampak negatif bagi kesehatan, baik jangka panjang maupun jangka pendek.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan  daerah rawan stunting di Jawa Barat pada tahun 2019-2021 menggunakan algoritma K-Means .  Metode  yang  digunakan yaitu  Cross  Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Data yang digunakan adalah  data  kejadian stunting dan  faktor  risiko stunting dari  27 kabupaten/kota di Jawa Barat dan bersumber dari situs resmi Open Data Jawa Barat.  Penelitian  diawali dengan menentukan K  terbaik dengan Elbow  Method ,  dimana  K=3  adalah  jumlah cluster terbaik. Hasil clustering dievaluasi  dengan silhouette  coefficient diperoleh nilai  evaluasi  sebesar  0,61.  Nilai  tersebut  berada  dalam  kategori cluster layak dan sudah sesuai dengan masing-masing cluster yang terbentuk.

## Abstract
Stunting in toddlers is a condition that occurs due to growth failure caused by chronic malnutrition and repeated infections during the first 1000 days of life. The stunting prevalence rate in West  Java in 2021 was 24.5% and was included in the five provinces in Indonesia with the highest number of stunting cases. The problem of stunting cannot be ignored and must be addressed because it can have a negative impact on  health,  both  long  and  short  term.  This  study  aims  to  classify stunting-prone  areas  in  West  Java  in  2019-2021  using  the  K-Means algorithm. The method used is the Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). The data used are data on the incidence of stunting and risk factors for stunting from 27 districts / cities in West Java and are sourced from the official Open Data Jawa Barat website. The research begins by determining the best K with the Elbow Method, where K = 3 is the best number of clusters. The clustering results were evaluated  with  the  silhouette  coefficient  and  an  evaluation  value  of 0.61 was obtained. This value is in the category of feasible clusters and is in accordance with each cluster formed.
Clustering daerah rawan stunting di Jawa Barat menggunakan algoritma k-means

## 1. PENDAHULUAN.
Kesehatan merupakan salah satu hak yang menaungi secara hukum oleh undang-undang bagi semua warga negara, karena kesehatan merupakan kebutuhan dasar manusia. Negara mengakui bahwa kesehatan adalah aset terbesar untuk mencapai kesejahteraan. Tetapi tak dapat dipungkiri bahwa  setiap  negara  memiliki  permasalahan  mengenai  gizi,  begitu  pun  dengan  negara berkembang  seperti  Indonesia.  Berdasarkan  riset  yang  dilakukan  oleh  BPS  dan  Kementerian Kesehatan melalui hasil Studi Status Gizi Indonesia (SSGI) tahun 2021, terungkap bahwa angka prevalensi stunting di  Indonesia  mencapai 24,4%.  Angka ini  menunjukkan  penurunan  sebesar 1,6% per tahun dari 2019 [1] .
Stunting merupakan  kondisi  kerdil/pendek yang dialami oleh anak berusia di bawah lima tahun (balita) karena gagal tumbuh yang disebabkan oleh kekurangan gizi kronis serta infeksi berulang selama periode 1000 Hari Pertama Kehidupan (HPK) terhitung mulai dari janin hingga usia  anak  berulang  tahun  yang  kedua [2] .  Pernyataan  yang  dikutip  dari World  Health Organizations (WHO) stunting dapat diukur berdasarkan indeks PB/U (panjang badan dibanding umur)  atau  TB/U  (tinggi  badan  dibanding  umur)  menggunakan  batas  (z-score)  dengan  nilai standar deviasi kurang dari -2 [3] .
Selaras  dengan  komitmen  negara  Indonesia  yang  terus  berupaya  menekan  laju  kejadian stunting ,  sebagaimana  yang  tertuang  dalam  Peraturan  Presiden  No.  72  Tahun  2021  tentang penurunan  percepatan stunting .  Tahun  2021  SSGI  mengungkapkan  bahwa  prevalensi  balita dengan  kondisi stunting di  Provinsi  Jawa  Barat  sebesar  24,5%  [4].  Perbandingan  jumlah penduduk dalam kasus balita yang mengalami stunting yakni 2:10, artinya dua dari sepuluh balita di Jawa Barat mengalami stunting . Jawa Barat termasuk ke dalam lima provinsi dengan jumlah kasus stunting tertinggi yang diikuti oleh provinsi Jawa Timur, Jawa Tengah, Sumatera Utara dan Banten. Hal ini disampaikan oleh Wakil Menteri Kesehatan dalam Forum Stunting Nasional 2022 [5].  Dampak  buruk yang dapat  terjadi  akibat stunting menyebabkan menurunnya kemampuan produktivitas dan meningkatkan kemiskinan suatu bangsa di masa depan [6] . Berdasarkan  penelitian [7] faktor  risiko  yang  menyebabkan stunting pada  balita  di  Asia Tenggara dan negara berkembang antara lain bayi berat lahir rendah (BBLR) dan status gizi bayi, pendidikan ibu, pendapatan rumah tangga, dan faktor dominan terhadap risiko stunting adalah tingkat sanitasi yang tidak baik.
Data mining adalah teknik menemukan pola, model, dan jenis pengetahuan lain yang menarik dalam  sebuah dataset [8] .  Teknik  ini  mencakup  berbagai  metode  dan  algoritma  untuk mengidentifikasi  pola,  hubungan,  serta  tren  dalam  data  yang  bisa  dimanfaatkan  untuk mendukung proses pengambilan keputusan. Dalam literatur  yang ditulis oleh [8] tujuan utama dari data mining adalah untuk mendapatkan dan menggali pengetahuan yang berharga dari data yang terkumpul, sehingga dapat membantu meningkatkan efisiensi dan efektivitas proses bisnis, meningkatkan  kualitas  produk  atau  layanan,  serta  membantu  memprediksi  tren  dan  perilaku konsumen. Metode yang diterapkan pada penelitian ini adalah pengelompokan data ( clustering ) . Clustering didefinisikan sebagai salah satu metode mengelompokkan sampel ( instance ) menjadi beberapa grup atau subset atau cluster berdasarkan kemiripan dengan instance lain [9] . Metode clustering  K-Means adalah  suatu  teknik  analisis  data  non  hierarki  yang  digunakan untuk mempartisi sebuah dataset ke dalam beberapa kelompok. Teknik ini membagi data menjadi beberapa  kelompok  yang  memiliki  karakteristik  serupa,  dan  mengelompokkan  data  yang memiliki  perbedaan  karakteristik  ke  dalam  kelompok  yang  berbeda [10] .  Algoritma K-Means tergolong ke dalam algoritma sederhana karena dapat melakukan pengelompokan data berjumlah besar dalam waktu komputasi yang cepat dan efisien [11] .  Hal ini diperkuat dengan penelitian [12] mengenai  analisis  pengelompokan  ketahanan  pangan  di  setiap  provinsi  di  Indonesia, ditemukan  bahwa  algoritma K-Means memiliki silhouette coefficient tertinggi  dibandingkan dengan  algoritma  lain  seperti Self  Organizing  Maps ,  DBSCAN, Louvain  Clustering. Hal  ini menunjukkan  bahwa K-Means lebih  efektif  dalam  mengelompokkan  data dan memiliki  akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma lain yang telah diuji.
Penelitian mengenai clustering daerah stunting ini sudah pernah dilakukan sebelumnya oleh M.  Y.  Matdoan,  U.  A.  Matdoan,  dan  M.  Saleh  Far-far  untuk  klasifikasi  Provinsi  di  Indonesia berdasarkan  paket  pelayanan stunting menggunakan tools RapidMiner,  hasil  dari  penelitian tersebut mengelompokkan provinsi di Indonesia menjadi tiga cluster (0-2). 25 provinsi termasuk ke  dalam cluster 0. Cluster 1  dengan  jumlah  4  provinsi  dan  yang  termasuk  ke  dalam cluster 2 berjumlah 5 provinsi.. Penelitian kembali dilakukan oleh [14] dengan judul penerapan algoritma K-Means dalam klasterisasi kasus stunting balita Desa Tegalwangi yang menghasilkan 2 kelas yaitu cluster 0 dengan 392 balita dan cluster 1 dengan jumlah 3 balita. Hasil pengujian dievaluasi dengan salah  satu evaluasi internal yaitu Davies-Bouldin Index (DBI) dengan bantuan tools RapidMiner. Pengelompokan daerah rawan stunting dengan algoritma K-Means terbukti dapat membantu dan menghasilkan informasi untuk pemetaan daerah stunting .
Berdasarkan  penelitian  serupa  dan  uraian  yang  telah  dijabarkan  diatas,  agar  dapat melakukan analisis dan pemetaan daerah rawan stunting di Provinsi Jawa Barat maka diperlukan teknik  pengelompokan  daerah  berdasarkan  Kabupaten/Kota.  Peneliti  bermaksud  melakukan penelitian  pengelompokan  daerah stunting dengan  algoritma K-Means  clustering dan  hasil pemetaan daerah divisualisasikan dengan aplikasi QGIS.

## 2. METODE
Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu mengikuti tahapan yang terdapat dalam proses data mining dengan menggunakan tahapan CRISP-DM yang dibangun dari 6 tahapan [15] yang direpresentasikan melalui rancangan penelitian pada Gambar 1 .
Business Understanding
1. Menentukan sasaran bisnis dan tujuan dari sisi data mining.
2. Memilih teknik data mining clustering dan algoritma K-Means. 3. Menentukan Google Colaboratory sebagai environment.
Data Understanding
1. Mengumpulkan data awal (collect initial data).
2. Mendeskripsikan data (describe data).
3. Mengeksplorasi data (explore data).
4. Memverifikasi kualitas data (verify data quality).

## Data Preparation
1. Memilih data yang akan digunakan ( select data ).
2. Membersihkan data ( clean data ). 3. Mengintegrasikan data ( integrate data ). 4. Format data.

## Modeling
1. Menentukan K optimal dengan metode elbow
2. Membangun model dengan algoritma K-Means
Evaluation
1. Mengevaluasi hasil model dengan silhouette coefficient
(evaluate results).
2. Meninjau ulang proses (review process).
3. Menentukan langkah selanjutnya (determine next steps).

## Deployment
1. Memetakan daerah hasil clustering dengan tool QGIS. 2. Menghasilkan laporan akhir ( produce final report ).

## Gambar 1 . Rancangan penelitian
2.1 Data Preparation
Setelah melewati tahap business understanding dan data understanding. Langkah selanjutnya adalah data preparation . Tahap ini merupakan tahap persiapan data dari dataset awal yang telah dikumpulkan sebelumnya. Data preparation melibatkan serangkaian aktivitas pengolahan data mentah atau preprocessing data untuk menghasilkan set data final yang akan digunakan dalam proses pemodelan. Melalui tahap data preparation ini, dilakukan proses pemilihan atribut dari
Clustering daerah rawan stunting di Jawa Barat menggunakan algoritma k-means
keempat dataset tersebut. Atribut yang digunakan yaitu “Nama Kabupaten Kota”, “ Jumlah Balita Stunting ”, “Jumlah Bayi Tidak dengan ASI Eksklusif”, “Jumlah Berat Bayi Lahir Rendah”, “Jumlah Kepala Keluarga dengan Akses Sanitasi Tidak Layak”, dan “Tahun”. Pada atribut “Nama Kabupaten Kota”  dan  “Tahun”  digunakan  sebagai identifier saja  sehingga  tidak  perlu  dilakukan  proses encoder .
Kemudian  setelah  memilih  atribut  yang  akan  digunakan,  dilakukan  proses  pengecekan kualitas data. Hasilnya menunjukkan tidak terdapat missing value dan data duplikat dalam data. Tetapi  terdapat outlier pada  atribut  “  Jumlah  Balita Stunting ”,  “Jumlah  Bayi  Tidak  dengan  ASI Eksklusif”, dan “Jumlah Kepala Keluarga dengan Akses Sanitasi Tidak Layak”. Untuk menangani outlier digunakan teknik winsorizing . Winsorizing adalah metode populer untuk mengurangi bobot outlier dengan menggantinya dengan persentil tertentu dari nilai yang bergantung pada data [15] . Untuk  mengatasi  rentang  data  yang  memiliki  rentang  yang  berbeda  pada  setiap  atributnya diperlukan  teknik  normalisasi.  Normalisasi  yang  digunakan  menggunakan  metode min-max normalization dengan  mengolah  nilai  minimum  dan  maksimum  dari  setiap  atribut  sehingga memiliki rentang 0-1 [16] . Dataset kasus stunting di Jawa Barat pada tahun 2019-2021 yang siap untuk masuk ke tahap berikutnya yaitu modeling disajikan dalam bentuk Tabel 1 .
Tabel 1. Dataset akhir sebelum masuk tahap modeling Nama Kabupaten Kota Jumlah Balita Stunting Jumlah Bayi Tidak dengan ASI Eksklusif Jumlah Bayi Berat Lahir Rendah (BBLR) Jumlah Kepala Keluarga dengan Akses Sanitasi Tidak Layak Tahun KABUPATEN BOGOR 0.91250256 1 0.80324643 1 2019 KABUPATEN SUKABUMI  0.75025599 0.80728634 1 0.70903624 2019 ... ... ... ... ... ... KOTA TASIKMALAYA 0.26955765 0.03589985 0.19429415 0.17965994 2021 KOTA BANJAR 0 0.00979831 0 0.00758956 2021

## 2.2 Modeling
Setelah melakukan tahap pengolahan data yakni berupa data preprocessing dan dihasilkan data  yang  telah  sesuai  untuk  penerapan  metode data  mining yakni  metode clustering ,  proses selanjutnya  adalah  penerapan  metode clustering menggunakan  algoritma K-Means untuk menemukan  karakteristik  atau  informasi  dalam  mengelompokkan  daerah  rawan stunting di provinsi Jawa Barat pada tahun 2019-2021. Untuk menentukan K optimal menggunakan metode elbow . Metode elbow adalah sebuah metode yang digunakan untuk memperoleh informasi dalam menentukan jumlah cluster yang optimal dengan  melihat perbandingan persentase penurunan jumlah cluster yang membentuk sebuah "siku" pada titik tertentu [17] .

## 2.3 Evaluation
Tahap  evaluasi  digunakan  untuk  menilai  hasil  model  yang  telah  dibuat  sebelumnya  agar sesuai dengan tujuan yang akan dicapai dalam tahap business understanding. Teknik evaluasi yang digunakan adalah Silhouette coefficient merupakan suatu parameter yang menunjukkan sejauh mana sebuah analisis cocok dengan kelompoknya dalam mengelompokkan data. Kelompok yang terbentuk  akan  dianggap  optimal  jika silhouette  coefficient yang  dihasilkan  mendekati  1. Sebaliknya,  jika  koefisien  tersebut  semakin  mendekati  angka  -1,  maka  kelompok  tersebut dianggap tidak optimal [10] . Persamaan nilai score silhouette coefficient dapat dituliskan sebagai rumus berikut [18] .
𝑆(𝑖) = 𝑏(𝑖) − 𝑎(𝑖) max (𝑏(𝑖), 𝑎(𝑖))
(1)
Keterangan: 𝑆(𝑖) : silhouette score 𝑎(𝑖): jarak rata-rata antara data 𝑖 dan semua objek dalam cluster
𝑏(𝑖): jarak rata-rata antara data 𝑖 ke semua objek di cluster lain Untuk kriteria penilaian dari hasil akurasi silhouette coefficient dapat dilihat pada Tabel 2 . Tabel 2 . Interpretasi Silhouette Coefficient [19] Silhouette Coefficient Interpretasi 0.71-1.00 Cluster kuat 0.51-0.70 Cluster layak/sesuai 0.26-0.50 Cluster lemah <0.25 Tidak dapat disebut c luster 2.4 Deployment
Setelah tahap evaluasi selesai dilakukan, tahap selanjutnya adalah deployment . Pada tahap ini, hasil analisis dan pemodelan yang telah dilakukan akan dibuat dalam bentuk visualisasi yang mudah dipahami. Tujuan dari tahap deployment ini adalah untuk memastikan bahwa hasil analisis dapat digunakan dan dimanfaatkan secara optimal untuk mencapai tujuan yang telah ditentukan pada tahap awal yaitu untuk menekan laju kejadian stunting yang ada di Jawa Barat. Visualisasi menggunakan  Quantum GIS. QGIS adalah aplikasi desktop  open-source yang digunakan sebagai sistem informasi geografis (SIG) yang dapat melakukan berbagai fungsi seperti melihat, mengedit, dan menganalisis data. QGIS dapat dijalankan pada berbagai sistem operasi, termasuk Mac OS, Linux,  UNIX,  dan  Microsoft  Windows.  QGIS  diberi  lisensi General  Public  License (GPL),  yang memungkinkan  pengguna  untuk  memodifikasi  aplikasi  sesuai  kebutuhan  atau  tujuan  spesifik lainnya [20] .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menghasilkan tiga cluster berdasarkan Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat pada  tahun  2019-2021.  Nilai K optimal  dihasilkan  dari  grafik  metode elbow yang direpresentasikan pada Gambar 2 .
Gambar 2 . Hasil K optimal dengan elbow visualizer
Kemudian dilakukan modeling dengan algoritma K-Means dan menunjukkan bahwa dari data kasus stunting di Jawa Barat pada tahun 2019-2021 yang dibuat menjadi tiga cluster yaitu cluster 1 dengan jumlah 26 anggota, kemudian cluster 2 dengan 37 anggota dan cluster 3 dengan jumlah 18 anggota. Jumlah anggota hasil cluster dapat dilihat pada Gambar 3 .
Gambar 3 . Visualisasi hasil clustering K-Means
Pelabelan cluster pada Tabel  3 digunakan  untuk  memberi  nama  dari  setiap cluster yang dihasilkan  oleh  algoritma K-Means clustering dalam  kasus stunting di  Jawa  Barat  berdasarkan jumlah  rata-rata semua  atribut. Rata-rata jumlah  atribut keseluruhan yang paling tinggi diberi label daerah rawan stunting tinggi.
Tabel 3 . Pelabelan cluster Cluster Jumlah Rata-Rata Setiap Atribut Label 3 855000.7778 Rawan Stunting Tinggi 2 627221.7027 Rawan Stunting Sedang 1 209432.2308 Rawan Stunting Rendah
Tabel 4 menunjukkan hasil clustering pada tahun 2019 terbagi menjadi 3 cluster . Cluster 1 dengan label daerah rawan stunting yang rendah ditempati oleh 9 Kabupaten/Kota. Kemudian cluster 2  dengan  label  daerah  rawan stunting sedang  ditempati  oleh  12  Kabupaten/Kota. Sedangkan  untuk  daerah  rawan stunting yang  tinggi  berada  di cluster 3  ditempati  oleh  6 Kabupaten/Kota.
Tabel 4 . Hasil cluster tahun 2019
Nama Kabupaten Kota Cluster 1 (Rawan Rendah) Cluster 2 (Rawan Sedang) Cluster 3 (Rawan Tinggi) Kabupaten Sumedang Kabupaten Cianjur Kabupaten Bogor Kabupaten Purwakarta Kabupaten Ciamis Kabupaten Sukabumi Kabupaten Pangandaran Kabupaten Kuningan Kabupaten Bandung Kota Bogor Kabupaten Majalengka Kabupaten Garut Kota Sukabumi Kabupaten Indramayu Kabupaten Tasikmalaya Kota Cirebon Kabupaten Subang Kabupaten Cirebon Kota Cimahi Kabupaten Karawang Kota Tasikmalaya Kabupaten Bekasi Kota Banjar Kabupaten Bandung Barat Kota Bandung Kota Bekasi Kota Depok
Tabel 5 menunjukkan hasil clustering pada tahun 2020 yang telah dikelompokkan menjadi 3 cluster berdasarkan  tingkat  keparahan  daerah  rawan stunting . Cluster 1  yang  memiliki  label
26 37 18 0 5 10 15 20 25 30 35 40 1 2 3 N um be r of C as e Cluster Number
daerah  rawan stunting yang  rendah  terdiri  dari  8  Kabupaten/Kota.  Sementara  itu,  13 Kabupaten/Kota  tergabung dalam cluster 2  yang  memiliki label  daerah rawan stunting sedang. Terakhir, cluster 3  yang  memiliki  label  daerah  rawan stunting yang  tinggi  terdiri  dari  6 Kabupaten/Kota.
Tabel 5 . Hasil Cluster Tahun 2020
Nama Kabupaten Kota Cluster 1 (Rawan Rendah) Cluster 2 (Rawan Sedang) Cluster 3 (Rawan Tinggi) Kabupaten Purwakarta Kabupaten Cianjur Kabupaten Bogor Kabupaten Pangandaran Kabupaten Ciamis Kabupaten Sukabumi Kota Bogor Kabupaten Kuningan Kabupaten Bandung Kota Sukabumi Kabupaten Majalengka Kabupaten Garut Kota Cirebon Kabupaten Sumedang Kabupaten Tasikmalaya Kota Cimahi Kabupaten Indramayu Kabupaten Cirebon Kota Tasikmalaya Kabupaten Subang Kota Banjar Kabupaten Karawang Kabupaten Bekasi Kabupaten Bandung Barat Kota Bandung Kota Bekasi
Kota Depok
Tabel 6 menunjukkan hasil clustering pada tahun 2021 terbagi menjadi 3 cluster . Cluster 1 dengan label daerah rawan stunting yang rendah ditempati oleh 9 Kabupaten/Kota. Kemudian cluster 2  dengan  label  daerah  rawan stunting sedang  ditempati  oleh  12  Kabupaten/Kota. Sedangkan  untuk  daerah  rawan stunting tinggi  berada  pada cluster 3  ditempati  oleh  6 Kabupaten/Kota.
Tabel 6 . Hasil Cluster Tahun 2021
Nama Kabupaten Kota Cluster 1 (Rawan Rendah) Cluster 2 (Rawan Sedang) Cluster 3 (Rawan Tinggi) Kabupaten Ciamis Kabupaten Tasikmalaya Kabupaten Bogor Kabupaten Purwakarta Kabupaten Kuningan Kabupaten Sukabumi Kabupaten Pangandaran Kabupaten Majalengka Kabupaten Cianjur Kota Bogor Kabupaten Sumedang Kabupaten Bandung Kota Sukabumi Kabupaten Indramayu Kabupaten Garut Kota Cirebon Kabupaten Subang Kabupaten Cirebon Kota Cimahi Kabupaten Karawang Kota Tasikmalaya Kabupaten Bekasi Kota Banjar Kabupaten Bandung Barat Kota Bandung Kota Bekasi Kota Depok
Hasil  dari clustering akan  dilakukan  evaluasi  guna  melihat  keakuratan  hasil  yang  dicapai dalam proses modeling dengan menggunakan metode tertentu. Hasil clustering yang didapat dari jumlah cluster K =3 dievaluasi menggunakan silhouette coefficient.
Clustering daerah rawan stunting di Jawa Barat menggunakan algoritma k-means
Gambar 4 . Hasil Pengujian dengan Silhouette Coefficient
Hasil uji menggunakan silhouette coefficient atau skor silhouette yang terlihat pada Gambar 4 menunjukkan nilai indeks sebesar 0,61 pada penggunaan algoritma K-Means untuk melakukan clustering data kasus daerah rawan stunting di Jawa Barat tahun 2019-2021. Kualitas cluster yang dihasilkan oleh algoritma K-Means pada penelitian ini dikategorikan sebagai penempatan klaster yang  layak  atau  dapat  dikatakan  hasil  cluster  sudah  sesuai  dengan  karakteristiknya.  Uji  ini dilakukan  untuk  mengevaluasi hubungan  dekat antara  objek-objek dan  seberapa  jauh  klaster- klaster terpisah, sehingga dapat diketahui kualitas suatu klaster.
Pada Gambar 5 pemetaan menggunakan tool QGIS dibagi menjadi 3 warna keterangan untuk menggambarkan  visualisasi  hasil cluster .  Masing-masing warna mereprentasikan  kategori dari tiap cluster .  Pada  peta  bagian  kabupaten  kota yang berwarna  hijau merupakan cluster dengan daerah  rawan stunting tingkat  rendah,  daerah  berwarna  oranye  merupakan cluster dengan daerah rawan stunting tingkat sedang, serta cluster dengan daerah rawan stunting tingkat tinggi ditandai dengan warna merah.
4. SIMPULAN
Penelitian ini menerapkan teknik data mining clustering menggunakan algoritma K-Means untuk mengelompokkan daerah berdasarkan kasus balita stunting di Provinsi Jawa Barat pada tahun 2019, 2020, dan 2021. Jumlah cluster yang terbentuk  sebanyak  3 Cluster diperoleh dari metode elbow dan  menghasilkan  anggota  cluster  yang  berbeda  di  setiap  tahunnya.  Kemudian dievaluasi  menggunakan silhouette  coefficient ,  diperoleh  nilai  0,61  yang  masuk  dalam  kriteria cluster layak  atau cluster yang  terbentuk  sudah  sesuai  dengan  karakteristiknya.  Visualisasi pemetaan daerah rawan stunting menunjukkan adanya Kabupaten/Kota yang konsisten berada di  tingkat  tinggi,  sedang,  dan  rendah  selama  tiga  tahun  berturut-turut.  Selain  itu,  terdapat Kabupaten/Kota  yang  mengalami  perubahan  level  dari  tingkat  rendah  menjadi  sedang,  serta Kabupaten/Kota yang mengalami penurunan level dari tingkat tinggi menjadi sedang

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Kemenkes  and  Biro  Komunikasi  dan  Pelayanan  Masyarakat,  “PENURUNAN  PREVALENSI STUNTING  TAHUN  2021  SEBAGAI  MODAL  MENUJU  GENERASI  EMAS  INDONESIA  2045,” Kementrian Kesehatan Republik Indonesia , Dec. 27, 2021.
[2]  M.  Ariani,  “Determinan  Penyebab  Kejadian  Stunting  Pada  Balita:  Tinjauan  Literatur,” Dinamika Kesehatan Jurnal Kebidanan dan Keperawatan , vol. 11, no. 1, pp. 172–186, 2020, doi: 10.33859/dksm.v11i1.
[3]  Komalasari,  E.  Supriati,  R.  Sanjaya,  and  H.  Ifayanti,  “Faktor-Faktor  Penyebab  Kejadian Stunting Pada Balita,” Majalah Kesehatan Indonesia , vol. 1, no. 2, pp. 51–56, 2020.
[4]  R.  Lestari  and  Dinkes  Jabar,  “Komitmen  Dinkes  Jabar  Tangani  Kasus  Stunting,” Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Barat , Jun. 11, 2022.
[5]  Malini,  “Angka  Stunting  di  Indonesia  Masih  Tinggi,  Ini  5  Provinsi  dengan  Kasus  Stunting Terbanyak,” https://nasional.tempo.co/read/1683885/angka-stunting-di-indonesia-masih- tinggi-ini-5-provinsi-dengan-kasus-stunting-terbanyak , Jakarta, pp. 1–1, Jan. 25, 2023.
[6]  G.  R.  Suraya  and  A.  W.  Wijayanto,  “Comparison  of  Hierarchical  Clustering,  K-Means,  K- Medoids, and Fuzzy C-Means Methods in Grouping Provinces in Indonesia according to the Special Index for Handling Stunting,” Indonesian Journal of Statistics and Its Applications , vol. 6, no. 2, pp. 180–201, Aug. 2022, doi: 10.29244/ijsa.v6i2p180-201.
[7]  G. Apriluana and S. Fikawati, “Analisis Faktor-Faktor Risiko terhadap Kejadian Stunting pada Balita  (0-59  Bulan)  di  Negara  Berkembang  dan  Asia  Tenggara,” Media  Penelitian  dan Pengembangan  Kesehatan ,  vol.  28,  no.  4,  pp.  247–256,  Dec.  2018,  doi: 10.22435/mpk.v28i4.472.
[8]  J.  Han,  J.  Pei,  and  H.  Tong,  “DATA  MINING :  CONCEPTS  AND  TECHNIQUES,”  in Elsevier ,  S. Merken and B. LoGuidice, Eds., 4th ed.Cambridge : Katey Britcher, 2022, pp. 1–752.
[9]  B. Purnama, PENGANTAR MACHINE LEARNING , 1st ed., vol. 1. Bandung: Informatika Bandung, 2019.
[10] N. Thamrin and A. W. Wijayanto, “Comparison of Soft and Hard Clustering: A Case Study on Welfare Level in Cities on Java Island,” Indonesian Journal of Statistics and Its Applications , vol. 5, no. 1, pp. 141–160, Mar. 2021, doi: 10.29244/ijsa.v5i1p141-160.
[11] N.  K.  S.  Julyantari,  I.  K.  Budiarta,  and  N.  M.  D.  K.  Putri,  “Implementasi  K-Means  Untuk Pengelompokan Status Gizi Balita (Studi Kasus Banjar Titih),” Jurnal Janitra Informatika dan Sistem Informasi , vol. 1, no. 2, pp. 92–101, 2021, doi: 10.25008/janitra.
[12] A. Ramadhan, K. Prawita, M. A. Izzudin, and G. Amandha, “Analisis Strategi dan Klasterisasi Ketahanan  Pangan  Nasional  dalam  Menghadapi  Pandemi  Covid-19,” Teknologi  Pangan :
Clustering daerah rawan stunting di Jawa Barat menggunakan algoritma k-means
Media Informasi dan Komunikasi Ilmiah Teknologi Pertanian , vol. 12, no. 1, pp. 110–122, Mar. 2021, doi: 10.35891/tp.v12i1.2179.
[13] M. Y.  Matdoan, U. A. Matdoan, and M. Saleh Far-Far, “Algoritma K-Means Untuk Klasifikasi Provinsi di Indonesia Berdasarkan Paket Pelayanan Stunting,” PANRITA Journal of Science, Technology,  and  Arts ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  41–46,  2022,  [Online].  Available: https://journal.dedikasi.org/pjsta
[14] 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. 21–33, 2023, doi: 10.56211/helloworld.v2i1.230.
[15] H.  Liao,  Y.  Li,  and  G.  P.  Brooks,  “Outlier impact and  accommodation  on power,” Journal  of Modern  Applied  Statistical  Methods ,  vol.  16,  no.  1,  pp.  261–278,  2017,  doi: 10.22237/jmasm/1493597640.
[16] D.  Azzahra  Nasution,  H.  H.  Khotimah,  and  N.  Chamidah,  “PERBANDINGAN  NORMALISASI DATA UNTUK KLASIFIKASI WINE MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NN,” vol. 4, no. 1, pp. 78– 82, 2019.
[17] M.  Cui,  “Introduction  to  the  K-Means  Clustering  Algorithm  Based  on  the  Elbow  Method,” Clausius Scientific Press , vol. 1, pp. 5–8, 2020, doi: 10.23977/accaf.2020.010102.
[18] F.  R.  Senduk,  Indwiarti,  and  F.  Nhita,  “Clustering  of  Earthquake  Prone  Areas  in  Indonesia Using K-Medoids Algorithm,” Indonesia Journal of Computing , vol. 4, no. 3, pp. 65–76, 2019, doi: 10.21108/indojc.2019.4.3.359.
[19] T.  D.  Harjanto,  A.  Vatresia,  and  R.  Faurina,  “ANALISIS  PENETAPAN  SKALA  PRIORITAS PENANGANAN BALITA STUNTING MENGGUNAKAN METODE DBSCAN CLUSTERING,” Jurnal Rekursif , vol.
9, no. 1, pp. 30–42,
2021, [Online]. Available: http://ejournal.unib.ac.id/index.php/rekursif/30
[20] A. A. Sasoeng, S. R. Sentinuwo, and Y. D. Y. Rindengan, “Rancang Bangun Sistem Informasi Geografis  Potensi  Sumber  Daya  Alam  Di  Kabupaten  Talaud  Berbasis  Web,” Jurnal  Teknik Informatika , vol. 13, no. 1, pp. 1–8, 2018.