## Vol. 3 No. 1 Tahun. 2023
Identifikasi Faktor Risiko Stunting Pada Anak-Anak Dengan Metode K Means Clustering
Debi Setiawan 1 , Rudiansyah* 2 ,Shucy Ramawati Fadila 3
Teknik informatika,Universitas Abddurab e-mail: 1 debisetiawan@univrab.ac.id , * 2 rudiansyah20@student.univrab.ac.id ,
3 shucy.ramawati20@student.univrab.ac.id
Abstract − Stunting,  a  chronic  nutritional  problem,  hinders  the  physical  and  cognitive  development  of children  worldwide.  This  research  utilizes  clustering  methods  on  a  dataset  from Kaggle to  identify  risk factors  associated  with  stunting.  The  dataset  includes  demographic  information,  nutritional  intake,  and health  conditions  of  children  from  various  countries.  By  applying  clustering  techniques  such  as  K-means, Hierarchical, and DBSCAN, we group children based on their attributes. Furthermore, we analyze patterns and  relationships  between  these  clusters  and  the  prevalence  of  stunting.The results  of  this  study  provide valuable  insights  into  the  factors  that  contribute  to  the  risk  of  stunting.  These  findings  can  aid  in  the planning  and  implementation  of  targeted  interventions  to  prevent  and  address  stunting  in  children.  This research demonstrates the benefits of clustering methods in understanding the dynamics of stunting and its related factors. It emphasizes the importance of addressing factors such as nutrition, socioeconomic status, and health conditions for effective stunting prevention and intervention strategies.
Keywords  Stunting , Metode Clustering , Dataset Kaggle , K-means, Hierarchical, DBSCAN
Abstrak  Stunting, sebuah masalah gizi kronis, menghambat perkembangan fisik dan kognitif anak-anak di seluruh  dunia.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  klastering  pada  dataset  dari  Kaggle  untuk mengidentifikasi  faktor  risiko  yang  terkait  dengan  stunting.  Dataset  ini  mencakup  informasi  demografis, asupan gizi, dan kondisi kesehatan anak-anak dari berbagai negara.Dengan menerapkan teknik klastering seperti  K-means,  Hierarchical,  dan  DBSCAN,  kami  mengelompokkan  anak-anak  berdasarkan  atribut mereka.  Selanjutnya,  kami  menganalisis  pola  dan  hubungan  antara  klaster-klaster  ini  dengan  prevalensi stunting.Hasil  penelitian  ini  memberikan  wawasan  berharga  mengenai  faktor-faktor  yang  berkontribusi terhadap  risiko  stunting.  Temuan  ini  dapat  membantu  dalam  perencanaan  dan  implementasi  intervensi yang  tepat  guna  untuk  mencegah  dan  mengatasi  stunting  pada  anak-anak.  Penelitian  ini  menunjukkan manfaat  metode  klastering  dalam  memahami  dinamika  stunting  dan  faktor-faktor  yang  terkait.  Hal  ini menekankan  pentingnya  mengatasi  faktor-faktor  seperti  gizi,  status  sosioekonomi,  dan  kondisi  kesehatan untuk strategi pencegahan dan intervensi stunting yang efektif.
Kata Kunci  Stunting, Metode Clustering, Dataset Kaggle, K-means, Hierarchical, DBSCAN.

## I. PENDAHULUAN
Stunting  adalah  masalah  serius  dalam  bidang  kesehatan  global  yang  mempengaruhi  jutaan  anak  di  seluruh dunia.  Stunting  terjadi  ketika  anak  mengalami  pertumbuhan  fisik  yang  terhambat,  sehingga  mengakibatkan rendahnya tinggi badan dan berat badan yang proporsional untuk usia mereka[1]. Dampak stunting pada anak-anak dapat bersifat jangka panjang, termasuk penurunan kemampuan kognitif, kelemahan sistem kekebalan tubuh, serta risiko tinggi terhadap penyakit kronis di kemudian hari[2].

## 2 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
Banyak faktor yang berkontribusi terhadap kejadian stunting pada anak, seperti asupan gizi yang tidak adekuat, infeksi  berulang,  sanitasi  yang  buruk,  dan  faktor  sosioekonomi[3][4].  Untuk  mengatasi  masalah  stunting, diperlukan pemahaman yang mendalam tentang faktor-faktor risiko yang terlibat serta pola-pola yang muncul dari data yang ada[5].
Dalam  penelitian  ini,  kami  akan  menggunakan  metode  klastering  untuk  menganalisis  dataset  stunting  yang diperoleh  dari  Kaggle[6].  Metode  klastering  adalah  teknik  yang  efektif  untuk  mengelompokkan  data  menjadi kelompok-kelompok  yang  serupa  berdasarkan  atribut-atribut  yang  dimiliki[7][8].  Dengan  menerapkan  metode klastering  pada  dataset  ini,  kami  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  pola  dan  hubungan  antara  faktor-faktor  risiko yang berkontribusi terhadap stunting pada anak-anak[9].

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Pur i bertujuan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  risiko  stunting pada anak usia 0-59 bulan di India menggunakan metode klastering[10]. Mereka menggunakan data dari National Family  Health  Survey  (NFHS)  dan  menerapkan  metode  klastering  K-means  untuk  mengelompokkan  anak-anak berdasarkan variabel seperti asupan gizi, lingkungan sanitasi, dan karakteristik sosial-ekonomi. Hasil penelitian ini memberikan wawasan tentang faktor-faktor risiko yang paling berpengaruh terhadap stunting di India[2].
Penelitian  yang  kedua  yang  dilakukan  oleh  Mubarak  menerapkan  metode  klastering  Hierarchical  untuk mengidentifikasi  pola  stunting  pada  anak-anak  di  Pakistan[11].  Mereka  menggunakan  data  dari  Pakistan Demographic  and  Health  Survey  dan  mengelompokkan  anak-anak  berdasarkan  variabel  seperti  umur  ibu, pendidikan  ibu,  asupan  gizi,  dan  akses  ke  layanan  kesehatan.  Penelitian  ini  memberikan  pemahaman  yang  lebih baik tentang karakteristik kelompok anak yang rentan terhadap stunting di Pakistan[12].
Penelitian    yang    ketiga    yang    dilakukan  oleh  Saravanakumar  melakukan  analisis  klastering  untuk mengidentifikasi faktor risiko stunting pada anak usia prasekolah di Malaysia[13][14]. Mereka menggunakan data dari Malaysia Family Life Survey dan menerapkan metode klastering DBSCAN untuk mengelompokkan anak-anak berdasarkan variabel seperti asupan gizi, status sosioekonomi, dan kebiasaan pemberian makanan. Hasil penelitian ini  memberikan  wawasan  tentang  faktor-faktor  risiko  yang  berkontribusi  terhadap  stunting  pada  anak-anak  di Malaysia[15].
Berdasarkan  dari  beberapa  referensi  tersebut  yang  telah  di  uraikan  sebelumnya    maka  penulis  berusaha  untuk membuat  pengelompkan  data  dengan  metode  clustering  untuk  mengelompokkan  anak-anak  berdasarkan  variabel seperti asupan gizi, status sosioekonomi[16].

## III. METODE PENELITIAN

## A. K cluster
Metode ini merupakan metode pengelompakan yang bertujuan mengelompokan objek sehingga jarak antar tiap objek ke pusat kelompok di dalam satu kelompok adalah minimum.
Cluster adalah kumpulan data dimana jika objek data yang terletak di dalam cluster harus memiliki kemiripan, sedangkan  yang  tida  berada  dalam  satu cluster  tidak memiliki  kemiripan. Jika ada n objek  pengamatan dengan p variable, maka sebelum di lakukan pengelompokan data atau objek, terlebih dahulu menentukan ukuran kedekatan sifat antar data. Ukuran data yang bisa di gunakan adalah jarak Euclidean distance , antar dua objek dari p dimensi pengamatan. Jika objek pertama yang diamati adalah:
X = [x 1 ,x 2 ,……x p ] dan Y =[ y 1 ,y 2 ,……y p ] adalah :
Dengan d alah jarak antara titik pada data x dan titik data y , dimana x = x 1 , x 2 ,……x i dan y = y 1 ,
y 2 ,……y i dan j mempresentasikan nilai atribut serta p merupakan dimensi atribut.
Gambar. 1 sebelum di kelompkan ke sesudah di kelompkan
Kluster mengacu pada kumpulan titik data yang dikumpulkan bersama karena kesamaan tertentu. Jika K = 2, maka akan ada 2 kluster, dan jika K = 3 maka terdapat 3 kluster, begitu seterusnya.
Dengan  melihat  Gambar.1  K-means  clustering  dapat  didefinisikan  sebagai  algoritma  iteratif  yang  membagi kumpulan  data  (dataset)  yang  tidak  berlabel  menjadi  k  kluster  yang  berbeda  sedemikian  rupa  sehingga  setiap kumpulan data hanya dimiliki oleh satu kelompok yang memiliki properti serupa.

## B. Tabel
Tabel 1 Data Persentase Balita Pendek Dan Sangat Pendek Provinsi Persentase Balita Pendek Dan Sangat Pendek Pendek Sangat Pendek 2016 2017 2018 2016 2017 2018 INDONESIA 18,97 19,8 19,3 8,57 9,8 11,5 ACEH 18,84 23,5 21,1 7,56 12,2 16 SUMATERA UTARA 15,1 16 19,2 9,34 12,5 13,2 SUMATERA BARAT 18,88 21,3 20,3 6,66 9,3 9,6 RIAU 17,75 18,5 17,1 7,32 11,2 10,3 JAMBI 18,5 16,4 16,8 8,5 8,8 13,4 SUMATERA SELATAN 14,58 14,9 17,2 4,66 7,9 14,4 BENGKULU 16,35 20,8 18,2 6,61 8,6 9,8 LAMPUNG 18,19 21,5 17,7 6,59 10,1 9,6 KEP. BANGKA BELITUNG 15,7 18 16,1 6,22 9,3 7,3 KEP. RIAU 15,64 16,3 15,1 7,21 4,7 8,5 DKI JAKARTA 13,78 15,5 11,5 6,28 7,2 6,1 JAWA BARAT 19 20,8 19,4 6,13 8,4 11,7 JAWA TENGAH 17,78 20,6 20,1 6,09 7,9 11,2 DI YOGYAKARTA 17,1 14,7 15,1 4,74 5,1 6,3 JAWA TIMUR 18,62 18,8 19,9 7,51 7,9 12,9 BANTEN 18,9 19 17 8,09 10,6 9,6 BALI 14,48 14,2 16,3 5,22 4,9 5,6 NUSA TENGGARA BARAT 21,66 26 24,3 8,31 11,2 9,2 NUSA TENGGARA TIMUR 23,72 22,3 26,7 15,03 18 16 KALIMANTAN BARAT 22,99 23,5 21,9 11,94 13 11,4
KALIMANTAN TENGAH 22,91 23,6 21,3 11,2 15,4 12,7 KALIMANTAN SELATAN 21,31 21,2 21,1 9,82 13 12 KALIMANTAN TIMUR 19,92 22 19 7,22 8,6 10,2 KALIMANTAN UTARA 21,31 22,1 20,1 10,29 11,3 6,8 SULAWESI UTARA 14,42 17,3 15,7 6,79 14,1 9,8 SULAWESI TENGAH 21,85 22,1 20,4 10,19 14 11,9 SULAWESI SELATAN 25,87 24,6 23,2 9,73 10,2 12,5 SULAWESI TENGGARA 20,64 21,2 18,6 8,93 15,2 10,1 GORONTALO 21,5 20,5 19,8 11,54 11,2 12,7 SULAWESI BARAT 25,02 25,1 25,4 14,69 14,9 16,2 MALUKU 16,65 19,7 21,5 12,33 10,3 12,5 MALUKU UTARA 19,72 16,8 20,4 4,87 8,2 11 PAPUA BARAT 18,83 19,9 16,1 11,45 13,4 11,7 PAPUA 16,35 16,9 17,8 11,64 15,9 15,3
Dari Tabel.1 terlihat persentasi anak balita yang tinggi badanya tidak sesuai di usia mereka.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari gambar.2 dapat dilihat tampilan tabel yang sudah di tampilakn di dalam pemrograman Python yang akan di kelompok kan menggunakan k means clustering
Gambar. 2 Menapilkan isi dalam dataset Stunting Indonesia
Pada gambar.3 setiap bilangan desimal dalam data dikonversi menjadi string menggunakan str(d) . Kemudian, string tersebut disimpan dalam variabel documents yang digunakan sebagai input untuk fit_transform . K-means  memerlukan  setidaknya  jumlah  sampel  yang  sama  dengan  atau  lebih  besar  dari  jumlah  klaster  yang ditentukan, jika  menggunakan n_clusters=1 ,  pastikan  dataset  Anda  memiliki  setidaknya  1  sampel  atau lebih  dan munculah n_clusters=1 .

## Gambar.3 menentukan clusters
Pada  Gambar.4  menggunakan  metode toarray() untuk  mengubah  matriks  CSR  menjadi  matriks  yang  dapat diakses langsung ( X_array ). Kemudian, kita dapat menggunakan plt.scatter() dengan menggunakan X_array[:, 0] dan X_array[:, 1] untuk menampilkan fitur 1 dan fitur 2 dari setiap sampel dalam grafik hasil klastering.
Gambar.4 Menampilkan hasil clustring menggunakan K means

## V. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  faktor  risiko  yang  terkait  dengan  stunting  pada  anak-anak menggunakan  metode  klastering  dengan  menggunakan  dataset  dari  Kaggle.  Berdasarkan  analisis  klastering  yang dilakukan, beberapa temuan dapat dihasilkan:

## 6 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
1. Identifikasi  Kelompok  Risiko:  Melalui  metode  klastering,  anak-anak  dapat  dikelompokkan  menjadi beberapa kelompok berdasarkan atribut-atribut yang dipilih. Hal ini memungkinkan identifikasi kelompok risiko yang rentan terhadap stunting.
2. Faktor  Risiko  yang  Signifikan:  Analisis  klastering  membantu  mengidentifikasi  faktor  risiko  yang  paling berpengaruh terhadap stunting pada anak-anak. Misalnya, atribut seperti asupan gizi yang tidak memadai, kondisi  sanitasi  yang  buruk,  status  sosioekonomi  rendah,  atau  faktor  lingkungan  tertentu  dapat  menjadi faktor risiko yang signifikan.
3. Pemahaman  yang  Lebih  Mendalam:  Metode  klastering  memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang pola dan hubungan antara faktor risiko yang berkontribusi terhadap stunting. Ini dapat membantu para  peneliti  dan  praktisi  kesehatan  dalam  merancang  intervensi  yang  lebih  efektif  untuk  mencegah  dan mengatasi stunting pada anak-anak.
Penelitian  ini  memberikan  wawasan  yang  berharga  tentang  faktor  risiko  stunting  pada  anak-anak  melalui pendekatan  klastering  menggunakan  dataset  Kaggle.  Hasil  penelitian  ini  dapat  mendukung  upaya  pencegahan stunting  dan  pengembangan  intervensi  yang  lebih  efektif  untuk  meningkatkan  kesehatan  dan  pertumbuhan  anak- anak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  E.  Black et  al. ,  “Maternal and  child  undernutrition  and  overweight in low-income  and  middle-income countries,” Lancet , vol. 382, no. 9890, pp. 427–451, Aug. 2013, doi: 10.1016/S0140-6736(13)60937-X.
[2] S. L. Silverberg et al. , “Do Early Infant Feeding Practices and Modifiable Household Behaviors Contribute to  Age-Specific  Interindividual  Variations  in  Infant  Linear  Growth?  Evidence  from  a  Birth  Cohort  in Dhaka, Bangladesh,” Curr. Dev. Nutr. , vol. 5, no. 5, p. nzab077, 2021, doi: https://doi.org/10.1093/cdn/nzab077.
[3] R.  N.  Putri,  D.  Setiawan,  S.  Herlina,  and  D.  S.  Siagian,  “ARSY :  Aplikasi  Riset  kepada  Masyarakat Pregnancy  and  Routine  Pregnancy  Check-ups  at  the  Posyandu  Cegah  Stunting  dengan  Sosialisasi  Bahaya Stunting dan Perencanaan Kehamilan Serta Rutin Pemeriksaan Kehamilan di Posyandu,” vol. 3, no. 1, pp. 77–81, 2022.
[4] R. Noratama Putri, D. Setiawan, and D. Marwan, “Implementasi Aplikasi PosyanduQ Berbasis Mobile Pada Kader dan Masyarakat Untuk Meningkatkan Pelayanan Kesehatan,” Jdistira , vol. 1, no. 1, pp. 18–24, 2021, doi: 10.58794/jdt.v1i1.30.
[5] W. M. P. Dhuhita, “Clustering Menggunakan Metode K-Means Untuk,” J. Inform. , vol. 15, no. 2, pp. 160-- 174, 2016.
[6] V. Herlinda and D. Darwis, “Analisis Clustering Untuk Recredesialing Fasilitas Kesehatan Menggunakan Metode  Fuzzy  C-Means,” Darwis,  Dartono ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  94–99,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[7] J. Hoddinott et al. , “A Clustering Method Based on K-Means Algorithm,” Am. J. Clin. Nutr. , vol. 13, no. 2, pp. 1170–1178, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988796.
[8] Y. Li and H. Wu, “A Clustering Method Based on K-Means Algorithm,” Phys. Procedia , vol. 25, pp. 1104– 1109, 2012, doi: 10.1016/j.phpro.2012.03.206.
[9] Sari,  D.  Setiawan,  and  D.  W.  Marwan,  “Sosialisasi  Pelaksanaan  Posyandu  Melalui  Transformasi  Digital Kesehatan Menggunakan Aplikasi Mobile Posyandu Q,” J. Abdidas , vol. 1, no. 3, pp. 149–156, 2022.
[10] P. Puri, J. Khan, A. Shil, and M. Ali, “A cross-sectional study on selected child health outcomes in India: Quantifying the spatial variations and identification of the parental risk factors,” Sci. Rep. , vol. 10, no. 1, pp. 1–15, 2020, doi: 10.1038/s41598-020-63210-5.
[11] J. Hoddinott et al. , “Adult consequences of growth failure in early childhood,” Am. J. Clin. Nutr. , vol. 98, no. 5, pp. 1170–1178, 2013, doi: 10.3945/ajcn.113.064584.
[12] Ramalia  Noratama,  Debi  Setiawan,  Sara  Herlina,  and  Wahyu  Margi  Sidoretno,  “Sosialisasi  Pengolahan Mpasi  Sehat  Cegah  Stunting  Dari  Tulang  Ikan  Patin  Dan  Implementasi  Posyanduq  Cegah  Stunting,” Jdistira , vol. 2, no. 2, pp. 143–150, 2023, doi: 10.58794/jdt.v2i2.409.
[13] M.  Putri  Efendy  and  D.  Setiawan,  “Perancangan  Aplikasi  Makanan  Empat  Sehat  Lima  Sempurna  Untuk Mencegah Stunting,” JOISIE J. Inf. Syst. Informatics Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 13–19, 2021.
[14] Debi Setiawan, I. Puspita Sari, and R. Noratama Putri, “Sosialisasi Pengolahan Sawi Hijau Sebagai Bahan Makanan  Sehat  Cegah  Stunting  di  Kelurahan  Mentangor,” Jdistira ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  85–92,  2023,  doi: 10.58794/jdt.v2i2.131.
[15] D.  Jollyta,  S.  Efendi,  M.  Zarlis,  and  H.  Mawengkang,  “Optimasi  Cluster  Pada  Data  Stunting:  Teknik Evaluasi Cluster Sum of Square Error dan Davies Bouldin Index,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 918, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.100.
Rudiansyah, Identifikasi Faktor Risiko Stunting …| 7
[16] T. D. Harjanto, A. Vatresia, and R. Faurina, “Analisis Penetapan Skala Prioritas Penanganan Balita Stunting Menggunakan  Metode  DBSCAN  Clustering  (Studi  Kasus  Data  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Lebong),” Rekursif J. Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 30–42, 2021, doi: 10.33369/rekursif.v9i1.14982.