Penerapan Algoritma K-Medoids dalam Pengelompokan Balita Stunting di Indonesia

## Penerapan Algoritma K-Medoids dalam Pengelompokan Balita Stunting di Indonesia
Halimatusakdiah Pohan 1 , Muhammad Zarlis 2 , Eka Irawan 3 , Harly Okprana 4 , Yuegilion Pranayama Purba 5 1,2,3,4,5 STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, Jl. Jend. Sudirman Blok A No.1-3
Pematangsiantar, Indonesia halimapohan104@gmail.com
Abstrak .  Stunting  adalah  kondisi  gagal  tumbuh  pada  balita  akibat  kekurangan  asupan  gizi  dan  infeksi  yang berkepanjangan  yang  mengakibatkan  tinggi  badan  yang  lebih  pendek  dari  standar  usianya.  Indonesia  saat  ini menjadi  urutan  ke  4  dalam  tingginya  kasus  prevelensi  stunting  menurut  standar  World  Health  Organization. Adapun tujuan dari penelitian ini untuk mengelompokkan provinsi mana yang mengalami bayi stunting dengan cluster tertinggi maupun cluster terendah yang berguna sebagai masukan bagi pemerintah untuk menangani dengan cepat  penurunan  stunting  di  Indonesia.  Data  yang  digunakan  dari  penelitian  ini  di  dapat  dari  Badan  Pusat Statistika (BPS) dengan nama indikator Prevelensi Stunting tahun 2015-2018. Dalam penelitian ini data di olah dengan  menggunakan  Algoritma  K-Medoids  yang  merupakan  salah  satu  bagian  dari  algoritma  clustering  yang dapat memecahkan dataset ke kelompok-kelompok diantara semua objek data dengan menggunakan objek sebagai perwakilan (medoid) dalam sebuah cluster.
Kata Kunci : Stunting, Data Mining, K-Medoids.
Abstract. Stunting is a condition of failure to thrive in toddlers due to lack of nutritional intake and prolonged infection which results in a body height that is shorter than the standard age. Indonesia is currently ranked 4th in the high prevalence of stunting cases according to World Health Organization standards. The purpose of this study is to classify  which provinces experience  stunting infants with the highest and lowest clusters, which are useful as input for the government to deal with stunting decline in Indonesia quickly. The data used in this study was obtained from the Central Statistics Agency (BPS) under the name of the 2015-2018 Stunting Prevalence indicator. In this study, the data is processed using the K-Medoids Algorithm which is one part of the clustering algorithm that can solve the dataset into groups among all data objects by using the object as a representative (medoid) in a cluster.

## Keyword : Stunting, Data Mining, K-Medoids

## PENDAHULUAN
Data mining biasanya digunakan untuk proses penambangan data yang besar dari kumpulan fakta yang terekam untuk mengetahui pola yang ada untuk menghasilkan sebuah output yang berupa informasi  ataupun  pengetahuan.  Terdapat  beberapa  teknik  algoritma  data  miningyang  sering dimanfaatkan  untuk  menemukan  pola  berupa  informasi  ataupun  pengetahuan  yang  tersembunyi diantaranya yaitu estimasi, asosiasi, klasifikasi, klasterisasi, dan prediksi[1],[2].
Metode-metode yang terdapat padadata mining untuk Clustering salah satunya yaitu metode K-Medoids.  K-Medoids  atau  Partitioning  Around  Pams  (PAM)  adalah  suatu  metode pengelompokkan  pengembangan  jenisdari  Metode  K-Means[3],[4],[5].  Perbedaan  dari  kedua algoritma ini yaitu algoritma K-Medoids atau PAM menggunakan objek sebagai perwakilan (medoid) sebagai pusat cluster untuk setiap cluster, sedangkan K-Means menggunakan nilai rata-rata (mean) sebagai pusat cluster[6].
Indonesia saat ini menjadi urutan ke 4 dunia dalam tingginya angka prevelensi stunting yang jauh dari target yang sudah ditetapkan oleh World Health Organization(WHO). Stunting merupakan kondisi gagal tumbuh pada balita akibat kekurangan asupan gizi dalam jangka waktu yang lama dan terjadinya infeksi berulang yang mengakibatkan anak mengalami tinggi badan yang lebih pendek dari standar usianya[7]. Stunting berbeda dengan anak yang bertubuh pendek, anak yang bertubuh pendek
Penerapan Algoritma K-Medoids dalam Pengelompokan Balita Stunting di Indonesia
mengalami mental dan fisik yang sama dengan anak normal lainnya. Namun faktor genetik dari orang tua yang membuat anak mengalami tubuh pendek dan masih bisa memperbaikinya dengan makanan serta minuman yang bernutrisi dan juga berolahraga, sedangkan penyebab anak mengalami stunting yaitu  keterlambatan  pertumbuhan  fisik  serta  mental  yang  disebabkan  oleh  ketidakcukupan  biaya dalam mengontrol kesehatan dan juga asupan gizi selama hamil, penyediaan sarana kesehatan bagi ibu  hamil  yang  terbatas,  pemberian  ASI  yang  tidak  maksimal,  pola  pengasuhan  yang  tidak  baik, imunisasi yang tidak lengkap, maupun kurangnya sanitasi dan air bersih.
Dari  data  yang  didapatkan  dari  Badan  Pusat  Statistik  dengan  nama  indikator  Prevelensi Stunting (Pendek dan Sangat Pendek) pada anak balita pada tahun 2015  – 2018 dimana pada tahun 2018 mengalami kenaikan dari tahun sebelumnya.Pada penelitian ini, metode yang digunakan yaitu K-Medoids.  Dimana  penulis  akan  mengelompokkan  provinsi  mana  yang  mengalami  bayi  stunting dengan  cluster  tertinggi  maupun  cluster  terendah  yang  berguna  sebagai  masukan  bagi  pemerintah untuk menangani dengan cepat penurunan stunting di indonesia.
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh[8]  mengenai  segmentasi  pelanggan  berdasarkan produk  menggunakan  metode  K-Medoids  dan  dari  penelitian  tersebut  algoritma  K-Medoids  dapat diterapkan untuk mengelompokan pelanggan berdasarkan segmentasi pada produk jumlah pembelian dan area. Dengan data uji sebanyak 6 daerah, 7000 data outlet dan 28 produk. Dapat disimpulkan menggunakan  3  cluster  berikut  hasilnya  C1  menghasilkan  27%,  C2  menghasilkan  43%  dan  C3 menghasilkan 30%.
Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh[9]  dengan  judul  “Algoritma  K-Medoids  untuk menentukan  calon  mahasiswa  yang  layak  mendapatkan  beasiswa  bidikmisi  di  Universitas Budidarma,  hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  K-Medoids  dapat  digunakan  untuk menentukan  calon  mahasiswa  yang  layak  mendapatkan  beasiswa  bidikmisi  di  Universitas  Budi Darma.  Proses  pengujian  yang  dilakukan  secara  manual  baik  dengan  menggunakan  aplikasi Rapidminer menghasilkan hasil cluster yang sama.

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menerapkan  data  mining  dalam  mengelompokkan  balita  yang  mengalami stunting  untuk  mengetahui  tingkat  cluster  balita  yang  mengalami  stunting  agar  dapat  dilakukan penanganan  yang  ekstra  ke  provinsi  tersebut  dengan  metode  K-Medoids.  Pengumpulan  data  yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Penelitian kepustakaan (Library research) yaitu memanfaatkan perpustakaan, buku, prosiding atau jurnal sebagai media untuk bahan referensi dalam menentukan parameter  yang  digunakan  dalam  penelitian[10].  Sumber  data  penelitian  diperoleh  melalui  Badan Pusat Statistik Nasional. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data prevalensi stunting pada setiap provinsi dari tahun 2015 - 2018 yang terdiri dari 33 provinsi. Variabel yang digunakan adalah  prevalensi  stunting  yang  sudah  diakumulasikan.  Data  akan  diolah  dengan  melakukan clustering  persentase  balita  yang  mengalami  stunting  berdasarkan  provinsi  dalam  2  cluster yaknicluster tertinggi dan terendah
Dari gambar 1 dijelaskan bahwa kegiatan penelitian ini diawali dengan  menganalisa  masalah yang    ada    setelah    itu  menetapkan  metode  untuk  penyelesaian  masalah  yang  sudah  di  dapat  lalu mengumpulkan data, data yang sudah dikumpulkan akan diolah ke Ms.Excel terlebih dahulu apabila data yang diolah tersebut sudah valid kemudian akan diuji dengan menggunakan Rapidminer. Ketika hasil yang didapat pada Rapidminer sudah sesuai dengan hasil yang diolah di excel kemudian dapat menarik  sebuah  kesimpulan  dan  saran.  . Diagram  aktifitas  kerja  dalam  penelitian ini  dapat  dilihat pada gambar 1 berikut:
Penerapan Algoritma K-Medoids dalam Pengelompokan Balita Stunting di Indonesia
Gambar 1. Diagram Aktifitas Kerja
Data yang digunakan untuk mendukung terlaksananya penelitian ini ialah data sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS), setelahnya data diolah dengan Rapidminer untuk mencari keakuratan data.

## Tabel 1. Data Balita Stunting Berdasarkan Provinsi
No PROVINSI Prevelensi Balita Yang Mengalami Stunting Menurut Provinsi di Indonesia 2015 2016 2017 2018 1. ACEH 31.6 26.4 35.7 37.1 2. SUMATERA UTARA 33.2 24.44 28.5 32.4 3. SUMATERA BARAT 27.7 25.54 30.6 29.9 4. RIAU 23.9 25.07 29.7 27.4 5. JAMBI 25.9 27 25.2 30.2 6. SUMATERA SELATAN 23.4 19.24 22.8 31.6 7. BENGKULU 68.5 22.96 29.4 28 8. LAMPUNG 22.7 24.78 31.6 27.3 9. KEP. BANGKA BELITUNG 18.9 21.92 27.3 23.4 10. KEP. RIAU 22.9 22.85 21 23.6 11. DKI JAKARTA 23 20.06 22.7 17.6 12. JAWA BARAT 25.6 25.13 29.2 31.1 13. JAWA TENGAH 24.8 23.87 28.5 31.3 14. DI YOGYAKARTA 20.6 21.84 19.8 21.4 15. JAWA TIMUR 27.1 26.13 26.7 32.8
SISTEM
USER
Penerapan Algoritma K-Medoids dalam Pengelompokan Balita Stunting di Indonesia
No PROVINSI Prevelensi Balita Yang Mengalami Stunting Menurut Provinsi di Indonesia 2015 2016 2017 2018 16. BANTEN 23.2 26.99 29.6 26.6 17. BALI 20.6 19.7 19.1 21.9 18. NUSA TENGGARA BARAT 33.9 29.97 37.2 33.5 19. NUSA TENGGARA TIMUR 41.2 38.75 40.3 42.7 20. KALIMANTAN BARAT 34.1 34.93 36.5 33.3 21. KALIMANTAN TENGAH 33.4 34.11 39 34 22. KALIMANTAN SELATAN 37.2 31.13 34.2 33.1 23. KALIMANTAN TIMUR 26.7 27.14 30.6 29.2 24 KALIMANTAN UTARA 31 31.6 33.4 26.9 25. SULAWESI UTARA 22.2 21.21 31.4 25.5 26. SULAWESI TENGAH 35.3 32.04 36.1 32.3 27. SULAWESI SELATAN 34.1 35.6 34.8 35.7 28. SULAWESI TENGGARA 31.4 29.57 36.4 28.7 29. GORONTALO 36.5 33.04 31.7 32.5 30. SULAWESI BARAT 38.4 39.71 40 41.6 31. MALUKU 32.3 28.98 30 34 32. MALUKU UTARA 24.5 24.59 25 31.4 33. PAPUA BARAT 29.5 30.28 33.3 27.8 34. PAPUA 28.6 27.99 32.8 33.1
Tabel 1 menunjukkan data yang di dapat dari Badan Pusat  Statistik Nasional mengenai data balita stunting yang terdiri dari 34 provinsi dari tahun 2015-2018.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan data menggunakan metode K-Medoids yaitu menentukan jumlah cluster (K) dari n objek sebanyak 2 cluster dari data sampel, dengan memilih cluster secara acak untuk menentukan medoid seperti pada tabel 2 berikut :
Tabel 2 Medoids Awal Nama Provinsi 2015 2016 2017 2018 C1 Nusa Tenggara Timur 41,2 38,75 40,3 42,7 C2 Gorontalo 36,5 33,04 31,7 32,5
Alokasikan setiap data (objek) ke cluster terdekat menggunakan persamaan ukuran jarak Euclidean Distance. Berikut adalah perhitungan persamaan jarak Euclidean Distance pada data kasus balita yang mengalami stunting :
D Aceh,C1 = √(31,6 − 41,2) 2 + (26,4 − 38,75) 2 + (35,7 − 40,3) 2 + (37,1 − 42,7) 2 = 17,23956 D Aceh,C2 = √(31,6 − 36,5) 2 + (26,4 − 33,04) 2 + (35,7 − 31,7 ) 2 + (37,1 − 32,5 ) 2 = 10,25961 D Sumut,C1 = √(33,2 − 41,2) 2 + (24,44 − 38,75) 2 + (28,5 − 40,3) 2 + (32,4 − 42,7) 2 = 22,67391
Penerapan Algoritma K-Medoids dalam Pengelompokan Balita Stunting di Indonesia
Pranayama Purba

## ……………..
D Papua, C2 = √(28,6 − 36,5) 2 + (27,99 − 33,04) 2 + (32,8 − 31,7) 2 + (33,1 − 32,5) 2 = 9,45952
Untuk hasil perhitungan jarak ke setiap medoid awal bisa dilihat pada tabel 3 berikut ini:
Tabel 3. Hasil Perhitungan Iterasi Ke-1
Provinsi Jarak Ke Medoid Kedekatan Cluster Terdekat C1 C2 Aceh 17,23956 10,25961 10,25961 C2 Sumatera Utara 22,67391 9,75192 9,75192 C2 Sumatera Barat 24,79282 11,90210 11,90210 C2 Riau 28,85970 15,88367 15,88367 C2 Jambi 27,50295 14,01362 14,01362 C2 Sumatera Selatan 33,56993 21,02546 21,02546 C2 Bengkulu 36,46250 33,92855 33,92855 C2 Lampung 29,15923 16,90318 16,90318 C2 Kep, Bangka Belitung 36,35972 23,14270 23,14270 C2 Kep, Riau 36,40055 21,96579 21,96579 C2 …………………. …………. ………….. ………….. …… Papua 20,56569 9,45952 9,45952 C2 JUMLAH 809,99535 467,10045 TOTAL COST 1277,09580
Setelah didapatkan hasil jarak dari setiap objek (cost) pada iterasi ke 1 maka lanjut iterasi 2,3 sampai Iterasi  n  dengan  memilih  secara  acak  objek  pada  masing-masing  cluster  sebagai  kandidat  medoid sampai  diketahui  hasil  simpangan  sudah  S  >  0  maka  proses  perhitungan  cluster  dihentikan.  Hasil cluster yang telah di dapatkan bisa dilihat pada tabel 4 berikut ini :
Tabel 4. Hasil Cluster Provinsi Cluster Terdekat Aceh C1 Sumatera Utara C1 Sumatera Barat C1 Riau C1 Jambi C1 Sumatera Selatan C2 Bengkulu C1 Lampung C1 Kep, Bangka Belitung C2 Kep. Riau C2 Dki Jakarta C2 Jawa Barat C1 Jawa Tengah C1 DI Yogyakarta C2
Penerapan Algoritma K-Medoids dalam Pengelompokan Balita Stunting di Indonesia
Provinsi Cluster Terdekat Jawa Timur C1 Banten C1 Bali C2 Nusa Tenggara Barat C1 Nusa Tenggara Timur C1 Kalimantan Barat C1 Kalimantan Tengah C1 Kalimantan Selatan C1 Kalimantan Timur C1 Kalimantan Utara C1 Sulawesi Utara C1 Sulawesi Tengah C1 Sulawesi Selatan C1 Sulawesi Tenggara C1 Gorontalo C1 Sulawesi Barat C1 Maluku C1 Maluku Utara C1 Papua Barat C1 Papua C1
Pengolahan data menggunakan tools rapidminer untuk melakukan pengelompokan dengan algoritma Kmedoids dapat dilihat pada gambar 2 dan gambar 3 berikut:
Gambar 2. Pengolahan Data dengan Rapidminer
Penerapan Algoritma K-Medoids dalam Pengelompokan Balita Stunting di Indonesia
Gambar 3. Grafik Pengelompokan dengan Rapidminer
Pada data yang telah dianalisa dapat disimpulkan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini adalah valid. Hal ini dapat dibuktikan dengan hasil akhir perhitungan manual dengan hasil akhir dari aplikasi  Rapidminer  5.3  menampilkan  hasil  yang  sama  yaitu  cluster  tertinggi  yaitu  28  dan  cluster terendah 6. Berikut ini tampilan dari cluster model berupa teks yang terdapat pada gambar 4 dibawah ini:

## Gambar 4. Cluster Model
Setelah dilakukan pengujian maka diperoleh 28 Provinsi yang terdapat pada Cluster Tertinggi (C1)yaitu  Aceh,  Sumatera  Utara,  Sumatera  Barat,  Riau,  Jambi,  Bengkulu,  Lampung,  Jawa  Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, Banten, Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Kalimantan Barat, Kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Selatan,  Kalimantan  Timur,  Kalimantan  Utara,  Sulawesi  Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat, Papua. Dan 6 Provinsi yang terdapat pada Cluster Terendah (C2)yaitu Sumatera Selatan, Kep. Bangka Belitung, Kep. Riau, Dki Jakarta, DI Yogyakarta, Bali.

## KESIMPULAN
Penelitian yang dilakukan menggunakan metodeK-Medoidsmampu untuk mengelompokkan balita yang mengalami stunting dengan menggunakan 2 cluster yaitu tinggi dan rendah. Adapun hasil perhitungan  manual  dan  hasil  clusteringyang  dievaluasi  menggunakan  Software  Rapidminer  5.3 mendapatkan  hasil  yang  sama  yaitu  terdapat  28  provinsi  dengan  cluster  tertinggi  dan  6  provinsi
Penerapan Algoritma K-Medoids dalam Pengelompokan Balita Stunting di Indonesia
dengan  cluster  terendah. Data  yang  didapat  pada  Badan  Pusat  Statistik  dengan  subjek  prevelensi stunting  pada  tahun  2015-2018  pada  34  provinsi  di  Indonesia  dapat  dimanfaatkan  untuk menghasilkan suatu informasi yang berguna dan dapat diimplementasikan menggunakan metode data miningsalah satunya Algoritma K-Medoids Clustering.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. Marisa, “Educational Data Mining (Konsep dan Penerapan),” Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 90–97, 2014, [Online]. Available: http://ejurnal.stimata.ac.id/index.php/TI/article/view/108/148.
[2] L. A. W. S, “Penerapan Data Mining Pada Penjualan Tiket Pesawat Menggunakan Algoritma Apriori ( Studi Kasus : PT . Sinar Jagad Indonesia ),” Juisi , vol. 06, no. 01, 2020.
[3] D. Marlina, N. Lina,  A. Fernando, and A. Ramadhan, “Implementasi  Algoritma K-Medoids dan K- Means  untuk  Pengelompokkan  Wilayah  Sebaran  Cacat  pada  Anak,” J.  CoreIT  J.  Has.  Penelit.  Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, p. 64, 2018, doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498.
[4] N.  R.  Aeni et  al. ,  “Algoritma  Partitioning  Around  Medoids  Dalam  Mengelompokan  Provinsi  Di Indonesia Berdasarkan,” pp. 1–9, 2018.
[5] Y.  H.  Chrisnanto  and  G.  Abdillah,  “Penerapan  algoritma  partitioning  around  medoids  (  PAM  ) clustering untuk melihat gambaran umum kemampuan akademik mahasiswa,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 2015, no. Sentika, pp. 444–448, 2015.
[6] D. F. Pramesti, Lahan, M. Tanzil Furqon, and C. Dewi, “Implementasi Metode K-Medoids Clustering Untuk  Pengelompokan  Data  Potensi  Kebakaran  Hutan/Lahan  Berdasarkan  Persebaran  Titik Panas(Hotspot),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 9, pp. 723–732, 2017.
[7] D. Rofifah, “ 済無 No Title No Title No Title,” Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc. , pp. 12–26, 2020.
[8] P. E. Prakasawati, Y. H. Chrisnanto, and A. I. Hadiana, “Segmentasi Pelanggan Berdasarkan Produk Menggunakan Metode K- Medoids,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 335–339, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1610.
[9] E. Buulolo, R. Syahputra, and A. Fau, “Algoritma K-Medoids Untuk Menentukan Calon Mahasiswa Yang  Layak  Mendapatkan  Beasiswa  Bidikmisi  di  Universitas  Budi  Darma,” J.  MEDIA  Inform. BUDIDARMA , vol. 4, p. 797, Jul. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2240.
[10] M. Sari and Asmendri, “NATURAL SCIENCE : Jurnal Penelitian Bidang IPA dan Pendidikan IPA,” Nat. Sci. J. Penelit. Bid. IPA dan Pendidik. IPA , vol. 6, no. 1, pp. 41–53, 2020, [Online]. Available: https://ejournal.uinib.ac.id/jurnal/index.php/naturalscience/article/view/1555/1159.