Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, 28(3): 173-185. Doi: https://doi.org/10.35760/ik.2023.v28i3.8876
Alfianti, Pengelompokan Wilayah Kasus… https://doi.org/10.35760/ik.2023.v28i3.8876

## PENGELOMPOKAN WILAYAH KASUS BALITA STUNTING DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

## Zulia Imami Alfianti
1 Universitas Bina Sarana Informatika Kampus Kabupaten Karawang,
1 Jl. Banten No.1, Karangpawitan, karawang, jawa Barat zulia.zim@bsi.ac.id

## Abstrak
Stunting adalah suatu gejala yang disebabkan oleh kurangnya asupan gizi pada anak sejak berada dalam kandungan hingga usia kurang dari lima tahun. Tidak hanya postur tubuh yang menjadi gejala stunting, pertumbuhan tubuh dan gigi yang terhambat, berat badan anak tidak sesuai,  serta  tidak  memiliki  fokus  yang  baik  merupakan  gejala  lain  yang  timbul  pada  anak penderita  stunting.  Stunting  menjadi  masalah  kesehatan  masyarakat  yang  perlu  penanganan lebih oleh pemerintah khususnya dinas kesehatan republik Indonesia. Negara Indonesia memiliki kasus stunting yang tergolong tinggi. Dari setiap provinsi di Indonesia masing-masing memiliki kasus stunting yang membutuhkan penanganan cepat dan tepat. Pengklasteran akan dilakukan dalam wilayah yang memiliki balita stunting yang diperoleh dari 34 provinsi di Indonesia. Dari 34  provinsi  tersebut  akan  dilakukan  pengklasteran    menjadi  wilayah  provinsi  kasus  tinggi, sedang, dan rendah. Dari penelitian ini dihasilkan persentase dari masing-masing cluster yaitu kasus tertinggi memiliki persentase 52% provinsi di indonesia, persentase wilayah kasus sedang sebesar 29%  dan untuk wilayah yang memiliki kasus stunting rendah sebesar 18%.
Kata Kunci : Indonesia, K-Means, Stunting

## Abstract
Stunting is a condition of malnutrition in children which is characterized by short stature in children under 5 years of age. Apart from being marked by a short stature in children, the symptoms that generally appear in sufferers of stunting are slow growth of the body and teeth, the child's weight is much lower than that of his age and does not have good focus. Stunting is a public health problem that needs more handling by the government, especially the Republic of Indonesia Health Office. Of the 34 provinces in Indonesia, each has a stunting case that needs immediate treatment. In this study, regional clustering of stunting cases will be carried out from 34 provinces in Indonesia. Clustering was carried out to group 34 provinces in Indonesia into high, medium and low case provinces. The results of this study are that 52% of provinces have the highest cases, 29% have moderate cases and 18% have low stunting cases.
Keywords : Indonesia, K-Means, Stunting

## PENDAHULUAN
Salah satu yang harus diperhatikan oleh orang  tua  adalah  gizi  dan  kesehatan  anak.
Gejala  yang  sangat  perlu  diperhatikan  pada saat  ini  adalah  Stunting.  Stunting  umumnya dapat  dilihat  dari  ukuran  tubuh  balita  yang
tidak  sesuai  dengan  anak  seusianya  yang merupakan  kondisi  kurang  gizi  akut.  Balita yang  terindikasi  stunting  akan  terlihat  pada saat menginjak usia 2 tahun.
Stunting  dapat  terindikasi  saat  janin berada  dalam  kandungan  dan  dapat  terlihat pada saat anak menginjak usia dua tahun, dan
bila  tidak  diimbangi  dengan catch-up  growth
(tumbuh  kejar)  berakibat  pada  pertumbuhan anak  semakin  menurun,  gejala  stunting  tidak hanya  akan  mempengaruhi  kondisi  tubuh anak,  melainkan  akan  berdampak  pada kesehatan  tubuh,  tingginya  resiko  kematian dan  terhambatnya  pertumbuhan  motoric  dan kesehatan  mental  [1].  Sebagai  masalah nasional,  stunting  akan  berdampak  buruk terhadap  kemampuan  dan  kualitas  sumber daya  manusia  di  masa  depan  [2]  Selain  itu, stunting akan berdampak pada perkembangan otak,  gerak  tubuh  dan  kemampuan  berbahasa yang  dimiliki  oleh  anak.  Resiko  terserang penyakit seperti obesitas dan penyakit lainnya perlu  diwaspadai  oleh  penderita  stunting dikarenakan  penderita  stunting  memiliki resiko tinggi terhadap penyakit [3]. Pada masa yang akan datang, gejala stunting yang dialami pada  saat  masa  balita  akan  mempengaruhi kecerdasan pada saat dewasa yang mengakibatkan kualitas kerja tidak efektif dan dampaknya akan mempengaruhi produktivitas ekonomi    [4].  Penelitian  ini  akan mengelompokkan  wilayah  stunting  di  34 provinsi Indonesia. Data mining adalah suatu proses  pengambilan  data,  penggunaan  data yang  pernah  digunakan  untuk  mendapatkan suatu susunan yang sistematis dari data dalam jumlah  besar  [5].  Hasil  pengolahan  data tersebut  umumnya  berfungsi  sebagai  alat pengambil  keputusan.  Proses  dalam  data mining  dalam  pengelompokan  beberapa  data ke  dalam  sebuah  kelompok  disebut  teknik clustering.  Clustering  digunakan  untuk
melakukan  pengelompokkan  data  provinsi yang  memiliki  kasus  stunting  ke  dalam sejumlah kelompok [6].
Studi literature telah dilakukan berdasarkan  penelitian  sebelumnya  mengenai penggunaan  metode  clustering  dalam  data mining  diantaranya,  Normah  dkk.  [7] Penggunaan  data  mining  untuk  analisa penjualan pada sebuah took, dalam penelitiannya  metode  k-means  clustering diterapkan  dalam  penentuan  persentase penjualan  produk  ke  dalam  tiga  kelompok yaitu  sangat  laris,  laris,  dan  kurang  laris. Pengolahan  data  dilakukan  dengan  cara pengelompokkan data stok baju yang tersedia. Setelah  itu,  dipilih  tiga  kelompok  secara random sebagai  penentuan  centroid  awal.
Setelah proses penggunaan metode clustering, diperoleh hasil untuk pengambilan keputusan yaitu  sangat  laris  11  produk,  laris  55  produk dan  34  produk  kurang  laris.  Yulia  dkk  [8] mengenai  Penerapan  Data  Mining  Clustering Dalam Mengelompokan Buku Dengan Metode K-Means.  Hasil  clustering  data  peminjam buku  diperoleh  buku  yang  banyak  diminati oleh  pengunjung  ada  sejumlah  9  item,  buku yang  paling  sedikit  diminati  pengunjung berjumlah 15 item, buku yang cukup diminati ada  12  item.  Nugraha  dkk  [9]  mengenai penerapan  k-means  untuk  analisa  penjualan pada  sebuah  toko  sport.  Hasil  penelitian  ini diperoleh informasi 99 produk yang laris dan terdapat 23 produk yang tidak terjual sehingga pemilik  toko  dapat  melakukan  evaluasi berdasarkan hasil yang diperoleh.
Penelitian ini dilakukan untuk mengelompokan  wilayah  kasus  stunting  di Indonesia  yang  meliputi  seluruh  provinsi  di Indonesia  yang  terbagi  ke  dalam  tiga kelompok yaitu tinggi; sedang, dan rendah.

## METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini untuk
mendapatkan  hasil  presentase  wilayah  kasus tinggi,  sedang,  dan  rendah  menggunakan metode  K-Means.  K-Means  merupakan algoritma  yang  melakukan  clustering  data yang  dilihat  data  yang  paling  dekat  dengan titik  centroid.  K-Means  Clustering  adalah metode  untuk  pengelompokan  objek  sesuai karakteristik  ke  dalam  sejumlah  kelompok (bilangan bulat positif)[10].
1. Teknik Pengumpulan Data
Penelitian ini dilakukan untuk
mengelompokan  data  kasus  stunting,  data kasus stunting yang diperoleh dari 34 provinsi di Indonesia di yang diambil dari laman resmi bps.go.id mengenai jumlah penduduk stunting di  Indonesia  terbaru  mulai  dari  tahun  2016 sampai dengan 2018.
2. Analisis Data
Data  mining  melakukan  pengolahan informasi  dari  banyak  data.  Dari  proses tersebut  diperoleh  kelompok  data  yang  dapat menjadi  informasi  yang  mudah  dimengerti [11].
Klasterisasi  merupakan  suatu  teknik dalam  data  mining  yang  fungsinya  untuk meneliti  kelompok  data  yang  memilik
karakteristik  yang  serupa  yang  dapat dibedakan  dengan  kelompok  yang  lainnya, sehingga  ditemukan  kecenderungan  objek yang berada dalam kelompok [12].
K-Means merupakan  suatu  metode pengelompokkan data yang dapat  membagi  atau  mengelompokkan  data kedalam  dua  kelompok  atau  lebih  [13].

## Klastering
merupakan ketetapan dari beberapa kelompok yang diinginkan, sedangkan Means
diartikan  sebagai cluster adalah  suatu  nilai rata-rata dari sekumpulan himpunan data [14].
Algoritma dalam pengelompokkan data menggunakan  metode  K-Means  clustering [15] :
1. Menentukan jumlah kelompok.
2.  Menempatkan  data  ke  masing-masing
kelompok secara random.
3.  Menghitung  titik  pusat  masing-masing
kelompok.
4. Menempatkan data ke titik pusat terdekat
5.  Jika  masih  terjadi  perpindahan  kelompok
yang  dilihat  dari  adanya  selisih  antara  nilai centroid  lama  dengan  centoid  baru  harus dilakukan  perhitungan  kembali.  Jika  sudah tidak ditemukan perubahan pada nilai centroid perhitungan dihentikan.
Dalam  pengelompokan  data  digunakan rumus  eucledian  distance.  Perhitungan menggunakan  rumus  elucledian  distance  ada pada persamaan 1
( 𝑎 , 𝑏 ) = √∑ 𝑛 𝑘 =1( 𝑎𝑘 − 𝑏𝑘 )2 …………… (1)
d = jarak
n = jumlah atribut
𝑎𝑘 𝑑𝑎𝑛 𝑏𝑘 = atribut ke- k
3. Studi Pustaka
Dalam penelitian ini, untuk menambah pengetahuan mengenai k-means clustering dilakukan studi pada literature yang berupa jurnal yang berisi penelitian terkait.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  yang  pertama  dilakukan  dalam clustering  wilayah  kasus  penderita  stunting adalah  penentuan  jumnlah  cluster  dengan
syarat lebih sedikit dari jumlah data yang akan diolah.
Setelah  itu,  tentukan  centroid  untuk masing-masing  kelompok  secara  acak. Selanjutnya, hitung jarak menggunakan rumus
eucledian distance untuk menentukan cluster/kelompok selanjutnya. Apabila  masih terjadi  perubahan  nilai  centroid,  lakukan perhitungan  kembali.  Jika  tidak  ditemukan perubahan  nilai  maka  proses  clustering dihentikan.  Tahapan  metode  K-Means  dapat dilihat dalam flowchart pada gambar 1 .
Gambar 1. Langkah-Langkah Pengklusteran Menggunakan Metode K-Means
Tahap  awal  yaitu  tentukan  jumlah cluster yaitu  dipilih 3 cluster dan centroid dari 34  Provinsi  di  Indonesia  yang  dilambangkan oleh K1 hingga K34.
Dipilih  3  data  sebagai  centroid  awal yaitu  K17,  K15,  K30  pemilihan  tersebut berdasarkan  dari  jumlah  kasus  terbanyak, sedang, dan rendah. Data kasus Stunting dari 34 Provinsi di Indonesia terdapat pada tabel 1.
Dari  data  di  atas  dipilih  tiga  kelompok  yang
dijadikan  centroid  awal  yaitu  data  ke-17,  15, dan 30 yang terdapat pada Tabel 1 penentuan berdasarkan  penjumlahan  keseluruhan  kasus dengan  dengan  cara  menjumlahkan  atribut pada setiap provinsi hingga diperoleh, provinsi yang dengan kasus tinggi, satu provinsi dengan kasus  sedang,  dan  provinsi  dengan  kasus rendah  dari  34  provinsi  yang  dijadikan centroid . Centroid awal yang telah ditentukan terdapat pada tabel 2.
Tabel 1. Jumlah Kasus Stunting di Indonesia Kode Provinsi 2016  2017  2018 K1 Aceh 18.84  23.5  21.1 K2 Sumatera Utara 15.1 16 19.2 K3 Sumatera Barat 18.88  21.3  20.3 K4 Riau 17.75  18.5  17.1 K5 Jambi 18.5 16.4  16.8 K6 Sumatera Selatan 14.58  14.9  17.2 K7 Bengkulu 16.35  20.8  18.2 K8 Lampung 18.19  21.5  17.7 K9 Kep. Bangka belitung  15.7 18 16.1 K10 Kep. Riau 15.64  16.3  15.1 K11 DKI Jakarta 13.78  15.5  11.5 K12 Jawa Barat 19 20.8  19.4 K13 Jawa Tengah 17.78  20.6  20.1 K14 DI Yogyakarta 17.1 14.7  15.1 K15 Jawa Timur 18.62  18.8  19.9 K16 Banten 18.9 19 17 K17 Bali 14.48  14.2  16.3 K18 Nusa Tenggara Barat  21.66 26 24.3 K19  Nusa Tenggara Timur  23.72  22.3  26.7 K20 Kalimantan Barat 22.99  23.5  21.9 K21 Kalimantan Tengah 22.91  23.6  21.3 K22 Kalimantan Selatan 21.31  21.2  21.1 K23 Kalimantan Timur 19.92 22 19 K24 Kalimantan Utara 21.31  22.1  20.1 K25 Sulawesi Utara 14.42  17.3  15.7 K26 Sulawesi Tengah 21.85  22.1  20.4 K27 Sulawesi Selatan 25.87  24.6  23.2 K28 Sulawesi Tenggara 20.64  21.2  18.6 K29 Gorontalo 21.5 20.5  19.8 K30 Sulawesi Barat 25.02  25.1  25.4 K31 Maluku 16.65  19.7  21.5 K32 Maluku Utara 19.72  16.8  20.4 K33 Papua Barat 18.83  19.9  16.1 K34 Papua 16.38  16.9  17.8 [Sumber:bps.go.id]
Tabel 2.Data Centroid Awal Iterasi 0 Centroid Awal Atribut 1 Atribut 2 Atribuit 3 C1 25.02 25.1 25.4 C2 18.62 18.8 19.9 C3 14.48 14.2 16.3 Tabel. 3 Hasil Perhitungan Jarak Cluster dengan Titik Centroid Kode C1 C2 C3 K1 7.69 4.85 11.33 K2 14.82 4.55 3.46 K3 8.84 2.54 9.26 K4 12.85 2.94 5.46 K5 13.86 3.92 4.60 K6 16.74 6.23 1.14 K7 12.06 3.47 7.11 K8 10.90 3.50 8.30 K9 14.95 4.85 3.99 K10 16.47 6.17 2.68 K11 20.29 10.24 5.02 K12 9.52 2.09 8.57 K13 10.03 1.99 8.14 K14 16.64 6.49 2.92 K15 10.53 0 7.15 K16 12.05 2.92 6.56 K17 17.68 7.15 0 K18 3.64 8.96 15.96 K19 3.34 9.19 16.09 K20 4.35 6.72 13.79 K21 4.84 6.58 13.58 K22 6.88 3.79 10.89 K23 8.75 3.56 9.88 K24 7.13 4.26 11.11 K25 16.34 6.12 3.15 K26 6.63 4.64 11.55 K27 2.41 9.85 16.89 K28 8.97 3.39 9.60 K29 8.05 3.34 10.06 K30 0 10.53 17.68 K31 10.69 2.69 7.87 K32 11.04 2.33 7.14 K33 12.32 3.96 7.17 K34 14.14 3.62 3.61
Setelah  diperoleh  centroid  awal,  tahap berikutnya  adalah  perhitungan  jarak  centroid awal dengan titik centroid seperti dibawah ini.
Berdasarkan persamaan (1) maka,
𝑑 (',)) = ,(18.4 − 25.02) 5 + (23.5 − 25.1) 5 + (21.1 − 25.4) 5 𝑑 (',)) = ,(18.4 − 18.62) 5 + (23.5 − 18.8) 5 + (21.7 − 19.9) 5 𝑑 (',)) = ,(18.4 − 14.48) 5 + (23.5 − 14.2) 5 + (21.7 − 16.3) 5
Tabel  3  merupakan  hasil  perhitungan menggunakan  rumus  eucledian  distance, setelah itu dipilih centroid yang memiliki jarak terpendek.
Dalam  tabel  3  dilakukan  perhitungan untuk  pencarian  jarak  terpendek  sehingga diperoleh anggota cluster yaitu C1 berjumlah 8 data, C2 berjumlah 8 data, dan C3 berjumlah 14  data,  terdapat  pada  tabel  4.  Setelah diperoleh  keanggotaan  cluster  pada  iterasi awal  maka  diperlukan  perhitungan  kembali nilai rata-rata untuk memperoleh nilai centroid untuk  iterasi  1  yang  terdapat  pada  tabel  5. \Perolehan  hasil  pada  iterasi  1  ditemukan adanya  perbedaan  nilai  centroid,  maka gunakan  kembali  rumus  eucledian  distance yang hasilnya terdapat pada tabel 6, setelah itu
pemilihan kode yang memiliki jarak terpendek yang  terdapat  tabel  6.  Pada  iterasi  2  masih ditemukan  perubahan  nilai centroid yang dihasilkan  pada  iterasi  1.  Sehingga  perlu dilakukan perhitungan kembali untuk menentukam centroid pada iterasi selanjutnya. Di  bawah  ini  hasil  perhitungan  untuk menentukan  iterasi  2  yang  dapat  dilihat  pada tabel 7.  Perhitungan jarak data dengan pusat centroid telah  dilakukan  kembali,  Hasil  yang diperoleh  pada  iterasi  ke-3  masih  terjadi perubahan  kelompok.  Tabel  9  menunjukkan pengelompokkan centroid dari  perhitungan iterasi  3.  Hasil  yang  diperoleh  pada  iterasi  2 menggunakan rumus eucledian distance dalam penentuan  jarak  antara  data  dengan  pusat centorid dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 4. Keanggotaan Cluster pada Iterasi 1
Cent orid Keanggotaan Cluster C1 K 18 K 19 K 20 K 21 K 27 K 30 K 25 K 26 C2 K 1 K 3 K 4 K 5 K 7 K 8 K 12 K 13 K 15 K 16 K 22 K 23 K 24 K 26 K 28 K 29 K 31 K 32 K 33
C3 K 2 K 6 K 4 K 6 K 9 K 10 K 11 K 14 K 17 K 20 K 25 K 28 K 29 K 30 K 34 Tabel 5. Nilai centroid pada Hasil Hitungan Iterasi 1 Centroid Awal  Atribut 1  Atribut 2  Atribuit 3 C1 23.69 24.18 23.8 C2 19.18 20.35 19.18 C3 15.23 15.97 16
Tabel 6. Hasil Perhitungan untuk Menentukan Centroid pada Iterasi 2
Kode C1 C2 C3 K1 5.59 3.69 9.77 K2 12.72 5.97 3.20
K3 6.61 1.49 7.75 K4 10.60 3.14 3.72 K5 11.68 4.66 3.38 K6 14.58 7.40 1.74 K7 9.83 3.03 5.41 K8 8.64 2.12 6.48 K9 12.70 5.21 2.07 K10 14.23 6,76 1.03 K11 18.02 10.57 4.75 K12 7.26 0.52 6.99 K13 7.84 1.69 6.68 K14 14.46 7.28 2.43 K15 8.36 1.79 5.88 K16 9.80 2.58 4.85 K17 15.51 8.26 1.95 K18 2.77 8.00 14.51 K19 3.45 8.98 15.04 K20 2.13 5.63 12.30 K21 2.68 5.37 12.04 K22 4.67 2.97 9.49 K23 6.48 1.81 8.19 K24 4.87 2.89 9.54 K25 14.10 6.64 1.58 K26 4.39 3.40 10.02 K27 2.29 8.87 15.46 K28 6.72 1.78 7.95 K29 5.86 2.39 8.60 K30 2.27 9.75 16.34 K31 8.66 3.49 6.78 K32 9.04 3.79 6.33 K33 10.06 3.14 5.31 Tabel 7. Nilai Centroid yang Dihasilkan pada Iterasi 2 Centroid Awal Atribut 1 Atribut 2 Atribuit 3 C1 23.69 24.18 23.8 C2 19.24 20.57 19.32 C3 15.56 16.02 16.08
Tabel 8. Hasil Perhitungan Jarak Cluster dengan Titik Centroid Sebelumnya untuk
Menentukan Centroid pada Iterasi 3 Kode C1 C2 C3 K1 5.59 3.44 9.58 K2 12.72 6.15 3.15 K3 6.61 1.26 7.52 K4 10.60 3.37 3.45 K5 11.68 4.92 3.04 K6 14.58 7.63 1.86 K7 9.83 3.09 5.28 K8 8.64 2.13 6.28 K9 12.70 5.42 1.98
K10  14.23 6.99 1.02 K11  18.02  10.79 4.94 K12 7.26 0.32 6.75 K13 7.84 1.64 6.48 K14  14.46 7.53 2.24 K15 8.36 1.95 5.62 K16 9.80 2.82 4.56 K17  15.51 8.49 2.13 K18 2.77 7.75  14.29 K19 3.45 8.81  14.78 K20 2.13 5.42  12.03 K21 2.68 5.16  11.77 K22 4.67 2.81 9.22 K23 6.48 1.62 7.95 K24 4.87 2.69 9.28 K25  14.10 6.84 1.77 K26 4.39 3.22 9.72 K27 2.29 8.64  15.15 K28 6.72 1.77 7.67 K29 5.87 2.33 8.31 K30 2.27 9.54  16.08 K31 8.66 3.48 6.64 K32 9.08 3.95 6.04 K33  10.00 3.31 5.08 K34  11.95 4.90 2.08 Tabel 9. Nilai Centroid yang Dihasilkan pada Iterasi 3 Centroid Awal  Atribut 1  Atribut 2  Atribuit 3 C1 23.69 24.18 23.8 C2 18.97 20.4 19.13 C3 15.69 15.87 16.12 Tabel 10. Hasil Perhitungan untuk Menentukan Centroid pada Iterasi 3 Kode C1 C2 C3 K1 5.59 3.67 9.63 K2 12.72 5.86 3.13 K3 6.61 1.47 7.55 K4 10.60 3.03 3.47 K5 11.68 4.65 2.93 K6 14.58 7.29 1.83 K7 9.83 2.81 5.38 K8 8.64 1.96 6.35 K9 12.70 5.06 2.11 K10  14.23 6.64 1.17 K11  18.09  10.45 5.05 K12 7.26 0.48 6.77 K13 7.84 1.54 6.51 K14  14.49 7.22 2.10 K15 8.36 1.80 5.60 K16 9.80 2.55 4.56 K17  15.51 8.16 2.07
K18 2.78 8.08  14.31 K19 3.45 9.13  14.75 K20 2.13 5.78  12.03 K21 2.68 5.51  11.77 K22 4.67 3.15 9.20 K23 6.48 1.86 7.97 K24 4.87 3.04 9.27 K25  14.10 6.48 1.95 K26 4.39 3.57 9.74 K27 2.29 9.04  15.15 K28 6.72 1.92 7.67 K29 5.86 2.61 8.28 K30 2.27 9.89  16.06 K31 8.66 3.38 6.66 K32 9.04 3.88 5.94 K33  10.06 3.07 5.10 K34  11.95 4.57 2.07 Tabel 11. Nilai Centroid yang Dihasilkan pada Iterasi 4 Centroid Awal  Atribut 1  Atribut 2  Atribuit 3 C1 23.69 24.18 23.8 C2 18.97 20.4 19.13 C3 15.69 15.87 16.12
Perhitungan  jarak  data  dengan  pusat centroid dilakukan  kembali.  Tabel  10 memperlihatkan  hasil  yang  diperoleh  pada iterasi  ke-4.  Tabel  11  menunjukkan pengelompokkan centroid dari  perhitungan iterasi 4.
Setelah  proses  perhitungan  dilakukan, perhitungan  dihentikan  pada  iterasi  4  karena tidak ada perubahan nilai centroid pada iterasi
4. Keseluruhan hasil perhitungan nilai centroid
yang dimulai dari iterasi awal hingga iterasi 4 terdapat pada tabel 12. Tabel 13
memperlihatkan  keanggotaan cluster dari
masing-masing centroid C1, C2 dan C3 .
Dari  proses  pengolahan  data  yang berasal  34  provinsi  di  Indonesia  berdasarkan kasus  stunting  diatas  telah  memperoleh  hasil
clustering  data,  untuk  mudah  dipahami  hasil penelitian  digambarkan  pada  sebuah  diagram lingkaran pada gambar 2. Pada gambar 2 dapat disimpulkan  bahwa  dari  34  provinsi  di Indonesia yang dibagi menjadi tiga kelompok wilayah yang memiliki kasus stunting terbagi menjadi  3  cluster  dengan  tingkat  kasus tertinggi,  provinsi  dengan  tingkat  kasus sedang,  dan  wilayah  yang  memiliki  tingkat kasus terendah.
Diulihat  dari  diagram  di  atas disimpulkan hasil clustering yaitu 18% untuk 6  provinsi  yang  memiliki  wilayah  kasus stunting  tinggi,  29%  untuk  10  provinsi memiliki wilayah tingkat kasus menengah, dan 52% terdiri dari 18 provinsi termasuk ke dalam kasus stunting rendah.
Tabel 12. Hasil Perhitungan Nilai Centroid Seluruh Iterasi Centorid Awal Atribut 1 Atribut 2 Atribut 3 Iterasi 0 C1 23.69 25.1 25.4 C2 19.18 18.8 19.9 C3 15.23 14.2 16.3 Iterasi 1 C1 23.69 24.18 23.8 C2 19.18 20.35 19.18 C3 15.23 15.97 16 Iterasi 2 C1 23.69 24.18 23.8 C2 19.24 20.57 19.32 C3 15.56 16.02 16.08 Iterasi 3 C1 23.69 24.18 23.8 C2 18.97 20.4 19.13 C3 15.69 15.87 16.12 Iterasi 4 C1 23.69 24.18 23.8 C2 18.97 20.4 19.13 C3 15.69 15.87 16.12
Tabel 13. Keanggotaan Cluster
Cento rid Keanggotaan Cluster C1 K 18 K 19 K 20 K 21 K 27 K 30
C2 K 1 K 3 K 4 K 7 K 8 K 12 K 13 K 15 K 16 K 22 K 23 K 24 K 26 K 28 K 29 K 31 K 32 K 33 C3 K 2 K 5 K 6 K 9 K 10 K 11 K 14 K 17 K 25 K 34
Gambar 2. Diagram Hasil Pengklasteran Provinsi Kasus Stunting di Indonesia
18% 53% 29% C1 C2 C3

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari proses clustering wilayah provinsi berdasarkan  kasus  stunting  di  Indonesia dengan    algoritma  K-Means  menghasilkan kesimpulan  berdasarkan  34  provinsi  di Indonesia  52%  wilayah  memiliki    kasus stunting  rendah,  29%  wilayah  memiliki kategori  kasus  stunting  sedang,  dan  18% wilayah memiliki kasus stunting tinggi.
Dikarenakan  kasus  stunting  perlu penanganan  dari  pemerintah  untuk  itu  perlu dilakukan penelitian serupa dengan data yang
diperbaharui setiap tahunnya untuk
penanganan  lebih  cepat  dan  tepat.  Penelitian
menggunakan  data  terbaru  juga  bertujuan untuk  mengetahui  provinsi  yang  jumlah
kasusnya mengalami penurunan dan mengalami kenaikan.
Pada masa yang akan datang dibutuhkan penelitian  lanjutan  mengenai  clustering terhadap  kasus  penyakit  atau  kondisi  yang umumnya  menjadi  permasalahan  masyarakat Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K. Rahmadhita, “Permasalahan Stunting  dan  Pencegahannya,” J.  Ilm. Kesehat. Sandi Husada , vol. 11, no. 1, pp. 225–229, 2020, doi:
10.35816/jiskh.v11i1.253.
[2] Y. Yuwanti, F. M. Mulyaningrum, and
M.  M. Susanti,  “Faktor  –  Faktor  Yang Mempengaruhi Stunting Pada Balita Di
Kabupaten Grobogan,” J. Keperawatan dan  Kesehat.  Masy.  Cendekia  Utama , vol.  10,  no.  1,  p.  74,  2021,  doi:
10.31596/jcu.v10i1.704.
[3] Ruswati et  al. ,  “Risiko  Penyebab
Kejadian  Stunting  pada  Anak,” J. Pengabdi. Kesehat. Masy. Pengmaskesmas ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  34–
38, 2021.
[4] T.  A.  E.  Permatasari,  “Pengaruh  Pola Asuh  Pembrian  Makan  Terhadap
Kejadian  Stunting  Pada  Balita,” J. Kesehat. Masy. Andalas , vol. 14, no. 2, p. 3, 2021, doi: 10.24893/jkma.v14i2.527.
[5] S.  Handoko,  F.  Fauziah,  and  E.  T.  E. Handayani, “Implementasi Data Mining
Untuk  Menentukan  Tingkat  Penjualan Paket  Data  Telkomsel  Menggunakan Metode  K-Means  Clustering,” J.  Ilm.
Teknol. dan Rekayasa , vol. 25, no. 1, pp. 76–88, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677. [6] Z. I. Alfianti, M. A. Azis, A. Fauzi, F. T. Informasi, and U. B. Saranainformatika,
“JurnalMantik,” vol. 4, no. 4, pp. 2336–
2341, 2021.
[7] Normah,  B.  Rifai, S.  Vambudi,  and  R.
Maulana, “Analisa Sentimen
Perkembangan  Vtuber  Dengan  Metode Support  Vector  Machine  Berbasis SMOTE,” J.  Tek.  Komput.  AMIK  BSI , vol.  8,  no.  2,  pp.  174–180,  2022,  doi:
10.31294/jtk.v4i2.
[8] Yulia and M. Silalahi, “Penerapan Data
Mining Clustering Dalam Mengelompokan Buku Dengan Metode K-Means,” Indones.  J.  Comput.  Sci. , vol. 10, no. 1, 2021, doi:
10.33022/ijcs.v10i1.3008.
[9] A.  Nugraha,  O.  Nurdiawan,  and  G. Dwilestari,  “Penerapan  Data  Mining
Metode  K-Means  Clustering  Untuk Analisa  Penjualan  Pada  Toko  Yana
Sport,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. ,
vol.  6,  no.  2,  pp.  849–855,  2022,  doi:
10.36040/jati.v6i2.5755.
[10]  B.  Harahap,  “Penerapan  Algoritma  K-
Means  Untuk  Menentukan  Bahan Bangunan Laris (Studi Kasus Pada UD.
Toko  Bangunan  YD  Indarung),” Reg.
Dev.  Ind.  Heal.  Sci.  Technol.  Art  Life ,
pp. 394–403, 2019, [Online]. Available: https://ptki.ac.id/jurnal/index.php/ready star/article/view/82.
[11]  Z. I. Alfianti, “Pengelompokan Wilayah Penyebaran  Covid-19  Di  Kabupaten Karawang Menggunakan Algoritma K-
Means,” J.  Ilm.  Inform.  Komput. ,  vol.
26,  no.  2,  pp.  111–122,  2021,  doi:
10.35760/ik.2021.v26i2.4155.
[12]  T.  Suprawoto, “Klasifikasi data mahasiswa  menggunakan  metode  k- means  untuk  menunjang  pemilihan strategi  pemasaran,”  vol.  1,  no.  1,  pp.
12–18, 2016.
[13]  M.  H.  Adiya  and  Y.  Desnelita,  “Jurnal
Nasional Teknologi dan Sistem
Informasi  Penerapan  Algoritma  K- Means  Untuk  Clustering  Data  Obat- Obatan  Pada  RSUD  Pekanbaru,”  vol.
01, pp. 17–24, 2019.
[14]   dkk Sugiono, “Pengelompokan Perilaku  Mahasiswa  Pada  Perkuliahan E-Learning dengan K-Means Clustering,” J. Kaji. Ilm. , vol. 19, no. 2,
pp. 126–133, 2019.
[15]  S. Ramadani, I. Ambarita, and A. M. H. Pardede,  “Metode  K-Means  Untuk Pengelompokan  Masyarakat  Miskin Dengan Menggunakan Jarak Kedekatan
Manhattan  City  Dan  Euclidean  (  Studi Kasus  Kota  Binjai  ),” Inf.  Syst.  Dev. , vol. 04, no. 2, pp. 15–29, 2019.