## ANALISIS DATASET STATUS GIZI PADA BALITA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
Fina Raudotul Janah, Rudi Kurniawan, Tati Suprapti Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat finaraudotuljanah21@gmail.com

## ABSTRAK
Status  gizi  balita  merupakan  satu  permasalahan  yang  harus  diperhatikan, terutama  pada  asupan  gizi  serta nutrisi  yang  diperoleh  dari  makanan  sehari-hari.  ebagai  bagian  dari  siklus  pertumbuhan  dan  perkembangan buah-buahan, mereka membutuhkan asupan gizi yang lebih baik, karena belita paling mudah menderita kelainan gizi.  Pemenuhan  kebutuhan  gizi  merupakan  faktor  penting  untuk  mencapai  hasil  tumbuh  kembang  pada  balita dan  anak-anak.  Puskesmas  Karangsembung  merupakan  fasilitas  pelayanan  kesehatan  yang  menyelenggarakan upaya  kesehatan  masyarakat  dan  upaya  kesehatan  perseorangan  tingkat  pertama.  Pihak  puskesmas  belum melakukan  proses  data  mining  untuk  meng- clustering dataset  balita.  Sehingga  belum  mengetahui  kelompok status  gizi  balita  dan  belum  mengetahui  nilai  evaluasi  DBI.  Tujuan  dari  Penelitian  ini  untuk  mengelompokan status  gizi  balita  menggunakan  algoritma  K-means  untuk  mendapatkan  nilai Cluster terbaik  dengan  evaluasi nilai  DBI  dengan  memanfaatkan tools Rapidminer.  Hasil  dari  penelitian  didapatkan  jumlah Cluster optimal dengan K=5. Untuk Cluster 0: 41 Balita dengan rata-rata berjenis kelamin Laki-laki, Cluster 1: 83 Balita dengan rata-rata berjenis kelamin Laki-laki, Cluster 2: 82 Balita dengan rata-rata berjenis kelamin Perempuan, Cluster 3: 70 Balita dengan rata-rata berjenis kelamin Perempuan, Cluster 4:  56 Balita dengan rata-rata berjenis  kelamin Laki-laki dan nilai DBI yang optimal sebesar 0.132 dimana nilai tersebut mendekati 0 yang berarti klaster yang di evaluasi menghasilkan klaster yang baik.
Kata kunci : K-Means, Clustering , Status Gizi Balita, Davies Bouldin Index (DBI)

## 1. PENDAHULUAN
Anak-anak berusia dibawah lima tahun atau yang dikenal dengan sebutan Balita, memiliki resiko tinggi terhadap permasalahan Kesehatan dan gizi. Permasalahan  gizi  pada  balita  memiliki  karakteristik yang  berbeda  dari  masalah  gizi  pada  orang  dewasa, masa pertumbuhan dan perkembangan balita merupakan  periode  kritis  dalam  membentuk  dasar kesehatan  dan  kualitas  hidup  di  masa  mendatang. Gizi menjadi  kebutuhan  pokok  bagi  tubuh  manusia, terutama saat  masa tumbuh kembang pada balita  dan anak-anak. Balita mengalami siklus pertumbuhan dan perkembangan  yang  membutuhkan  asupan  gizi  yang lebih  baik  dari  kelompok  unsur  lain,  sehingga  balita paling  mudah  menderita kelainan gizi [1]. Salah  satu perbedaannya  adalah  bahwa  masalah  gizi  pada  balita sering  kali  sulit  terdeteksi  oleh  masyarakat,  bahkan oleh  keluarga  mereka  sendiri.  Akibatnya,  jika beberapa anak di suatu desa mengalami masalah gizi, kemungkinan  mereka  tidak  segera  mendapatkan perhatian yang dibutuhkan karena gejala mereka tidak selalu terlihat dengan jelas [2].
Pada penelitian ini terkait tentang pengelompokan  Status  gizi  balita  pada  Puskesmas Karangsembung,  saat  ini  kurangnya  pengetahuan tentang  pentingnya  gizi  seimbang  di  kalangan  Orang Tua  dapat  mempengaruhi  usaha  dalam  mencegah kasus  gizi  pada  Balita  [3].  Oleh  karena  itu  perlu dilaksanakan sosialisasi tentang asupan gizi yang baik untuk  pertumbuhan  balita  dan  anak.  Hal  ini  perlu diperhatikan,  karena  hanya  dengan  mengetahui perkembangan  balita  berdasarkan  fisik  saja  tentu
tidak cukup  untuk  mengetahui  status  gizi  dari  balita tersebut. Semestinya  orang  tua  perlu  memperhatikan lebih  jauh  mengenai  perkembangan  balita.  Perlu dilakukan  analisis  terhadap  data  Status  gizi  pada balita  menggunakan  algoritma  K-Means Clustering . Melakukan  analisis  data  dengan  menggunakan Teknik  K-Means Clustering menggunakan  tools RapidMiner [4]. Analisis pengelompokan menggunakan  data  mining  yang  bertujuan  untuk membentuk  kelompok  gizi  balita  dengan cluster terbaik.  Perlu  dilakukan  evaluasi  untuk  melihat tingkat performa dari hasil  pemodelan  yang dilakukan  menggunakan Davies Bouldin Index (DBI) [5].
Beberapa  penelitian  yang  dilakukan  oleh peneliti  sebelumnya  mengenai  algoritma  K-Means Clustering Berdasarkan  studi-studi  sebelumnya, terbukti  bahwa  algoritma  K-Means  efisien  untuk mengelompokan  data  berlaku  untuk  berbagai  jenis data [6].
Penelitian  sebelumnya  oleh  Chandra,  M.  D., Irawan,  E.,  Saragih,  I.  S  dalam  penelitiannya  yang berjudul  Penerapan  Algoritma  K-Means  Dalam Mengelompokan  Balita  yang  Mengalami  Gizi  Buruk menurut  Provinsi  dari  hasil  penelitian  ini  melalui pengelompokan,  teridentifikasi  2  kelompok  utama, yaitu  kelompok  tinggi  dan  kelompok  rendah. Kelompok tinggi  mencangkup 15 Provinsi sementara kelompok rendah melibatkan 19 Provinsi.
Dan  pada  penelitian  sebelumnya  oleh Saputro  dan Suci  hermayanti  dalam  jurnal  nya  yang  berjudul Penerapan  Klaterisasi  Menggunakan  K- Means untuk
menentukan  Tingkat  Kesehatan  Bayi  dan  Balita  di Kabupaten  Bengkulu  Utara  berdasarkan  pengujian
Algoritma K-Means
diterapkan
untuk mengelompokan setiap kecamatan berdasarkan indicator seperti angka kematian bayi, angka kematian balita,  angka  kesakitan,  dan  status  gizi.  Hasil  dari pengholahan indicator ini menghasilkan tiga kelompok,  yang  mencakup  tingkat  Kesehatan  tinggi, sedang, dan rendah [7].
Tujuan  dari  analisis  ini  untuk  mengelompokan status  gizi  balita  menggunakan  algoritma  K-Means untuk mendapatkan nilai terbaik dengan menggunakan Davis  Bouldin  Index (DBI)  dilengkapi dengan  alat  Rapidminer.  DBI  digunakan  sebagai index  dalam  analisis Cluster [8].  Memperbaiki  atau meningkatkan Cluster dalam  Algoritma Clustering dengan  melakukan  validasi Davies  Bouldin  index (DBI),  yang  membantu  mengidentifikasi  kualitas Cluster terbaik  pada  dataset  yang  digunakan  [9]. Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu clustering [10]. Clustering merupakan salah satu teknik data mining yang masuk dalam  kategori  tanpa  pengawasan  ( unsupervised ), yang  artinya  metode  ini  digunakan tanpa  pelatihan, panduan dan tidak  memerlukan output target [11]. Penelitian  ini  menggunakan  teknik Clustering dengan  metode Algoritma  K-Means  yang  merupakan metode  untuk  membagi  sejumlah  objek  ke  dalam kelompok  berdasarkan  karakteristik  yang  sama (jumlah  bilangan  bulat  positif).  Menunjukkan  bahwa sebuah Cluster memiliki  massa,  yang  merupakan representasi mean dari Cluster tersebut [12]. Data yang dimanfaatkan dalam penelitian ini yaitu data mengenai status gizi, yang terdiri dari berbagai atribut. Atribut- atribut  itu  meliputi  No,  Nama,  Jenis  kelamin,  Usia (Bulan), Tinggi Badan dan Berat Badan. Data mining merupakan serangkaian langkah untuk mengeksplorasi  pengetahuan  yang  sebelumnya  tidak terdeteksi melalui metode manual [13].
Dengan demikian Hasil analisis diharapkan dapat memberikan pengetahuan tentang algoritma K-Means, selain  itu  hasil  analisis  ini  dapat  memberikan kontribusi  dalam  meningkatkan  pemahaman  dan Tindakan  yang  lebih  efektif  mengenai  status  gizi balita, sehingga upaya dalam meningkatkan kesejahteraan anak-anak dapat  dilakukan secara tepat sasaran.  Pada  penelitian  ini  diharapkan  memberikan pemahaman  bagi  masyarakat  terutama  Orang  Tua, tentang  status  gizi  dan  pemberian  gizi  yang  cukup untuk memenuhi perkembangan anak.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  Mining  merupakan  proses  analitik  yang memanfaatkan  Teknik-teknik  statistika,  matematika dan  kecerdasan  buatan  untuk  mengeksplorasi  dan menggali  informasi  yang  berharga  atau  pola  yang tersembunyi  dari  kumpulan  data  yang  besar  dan kompleks  [14].  Tujuan  dari  data  mining  untuk mengenali  relasi,  kecenderungan  atau  pola  yang
mungkin  tak  terlihat  secara  langsung,  sehingga memberikan  wawasan  serta  pemahaman  yang  lebih mendalam mengenai data tersebut.
2.2. Algoritma K-Means Clustering
Pemberian nutrisi yang memadai untuk memenuhi pertumbuhan  anak.  Algoritma  ini  relatif mudah  digunakan  dalam  proses  pengelompokan,  di mana dataset dibagi menjadi beberapa kelompok atau klaster.  [15].  Tujuan  utamanya  adalah  mengurangi Perbedaan  di  antara  data  dalam  satu  klaster,  sambil memaksimalkan  perbedaan  dengan  klaster  lainnya [16]. Dalam melakukan pengelompokan data, metode K-means  melibatkan  beberapa  langkah,  dengan  kata lain [15]:
1. Tentukan nilai K
2. Inisialisasi Cluster K ke cluster pusat Pusat klaster K dapat diinisialisasi menggunakan berbagai metode, tetapi yang umumnya digunakan  adalah  metode  acak.  Pusat-pusat  klaster diberikan nilai awal secara acak dengan menggunakan angka  acak  [17].  Pada  fase  iterasi,  rumus  yang diterapkan adalah sebagai berikut:
1
𝑁𝑖 𝑉 𝑖𝑗 = 𝑁𝑖 ∑ 𝐾 =0 𝑋𝑘𝑗
Keterangan: Vij =  Centroid  rata-rata Cluster ke-I  untuk variable kej Ni = Jumlah anggota Cluster ke-i i,k  = Indeks dari variable Xkj = Nilai data ke-k variable ke-j untuk Cluster tersebut
3. Letakkan  semua  data  ke  dalam  cluster  yang paling dekat.  Kedekatan  dua  objek  ditentukan oleh  jarak  di  antara  keduanya,  dan  hal  serupa berlaku untuk kedekatan data ke klaster.
4. Hitung Jarak antara setiap data dan pusat cluster. ada  menggunakan  rumus  jarak  euclidean sebagai berikut:
Keterangan:
𝐷 ( 𝑖𝑗 )=  √( 𝑋 1 𝑖 − 𝑋 1 𝑗 )^2+ ⋯ +( 𝑋𝑘𝑖 − 𝑋𝑘𝑗 )^2 𝐷 ( 𝑖𝑗 ) = Jarak data I ke pusat j 𝑋 𝑘𝑖 = Data ke-i dari atribut data ke-k Xkj       = Titik tengah ke-j dari atribut ke- k
Setelah  itu, hitung ulang  jarak dari pusat cluster dengan  mempertimbangkan  keanggotaan  cluster  saat ini. Pusat cluster adalah nilai rata-rata dari semua data yang  ada  di  cluster  tertentu.  Evaluasi clustering dilakukan  untuk  mengukur  sejauh  mana  kualitas pengelompokan  yang  akan  diperoleh  [18].  Metode yang diterapkan dalam menilai cluster ini memanfaatkan Davies Bouldin Index (DBI) [19], DBI didefinisikan  sebagai  perbandingan  antara  jarak  rata- rata  di  dalam  setiap cluster dan  di  antara cluster dengan cluster lain terdekatnya [20]. DBI merupakan salah  satu  metode  evaluasi  internal  yang  menilai cluster  dalam  suatu  metode  pengelompokan  dengan memperhatikan nilai kohesi dan separasi [19].
𝑘 1 𝑘 DBI = ∑ max 𝑖 ≠ 𝑗 ( 𝑅 𝑖𝑗 ) 𝑖 =1 Dari rumus tersebut, k  adalah  jumlah kelompok yang  diterapkan.  Nilai  yang  dihasilkan  yang  lebih rendah  (tidak  negatif  <=  0),  semakin  optimal penerapan  K-  means  dalam  menghasilkan  cluster [21].

## 2.3. RapidMiner
Perangkat RapidMiner bersifat terbuka dan dapat digunakan oleh siapa saja. Berbagai Teknik, termasuk deskriptif  dan  prediksi,  digunakan  oleh  RapidMiner sebagai  solusi  untuk  menganalisa  data  pengolahan. Untuk  menjalankan  RapidMiner  ini,  menggunakan Bahasa Java [22].

## 3. METODE PENELITIAN
pada  penelitian  ini  adalah  menggunakan  proses Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD).  Teknik analisis  ini  akan  dilakukan  menggunakan  tools RapidMiner, berikut tahapan untuk analisis data dapat dilihat pada Gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. tahapan proses kdd , sumber: [14]
1. Data Selection Pada  tahap  ini  dataset  balita  yang  terkumpul dilakukan  pembersihan  dan  sleksi  pada  atribut data  yang  akan  digunakan  dalam  analisis  seperti penghapusan  atribut-atribut  data  yang  yang  tidak relevan  untuk  analisis  dan  memilih  atribut  untuk di jadikan sebagai id.
2. Data Preprocessing
Kemudian  dilakukan  Data Preprocessing dengan tujuan  untuk  membersihkan  data  seperti  data null dan  data  duplikat  pada  informasi  yang  telah dipilih dalam RapidMiner.
3. Data Transformation
Data  yang  dipilih  dan  dipulihkan  kemudian  di ubah atau di transformasikan untuk memungkinkan analisis yang baik seperti mengubah  bentuk  data,  tipe  data  dan  lainnya dalam RapidMiner.
4. Data Mining Pada  titik  ini,  data  akan  diproses  dengan menggunakan
operator
K-means pada
RapidMiner.  Terdapat  beberapa  parameter  yang perlu  digunakan  salah  satunya Davies  Bouldin Index (DBI).
5. Evaluasi
Pada  tahap  evaluasi  digunakan  untuk  mengukur keefektifan  dan  validitas  model  atau  pola  yang ditemukan.  Evaluasi  dilakukan  dengan  cara mencari  nilai DBI  yang  menghasilkan  nilai terbaik pada pengelompokan gizi balita.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Data Selection
Tahapan pertama, dalam proses pengelompokan data,  proses  seleksi  data  digunakan  untuk  memilih atau  memilih  data  yang  dikumpulkan.  Dataset  yang digunakan  Balita  pada  Bulan  Juli  2023  yang diperoleh  dari  Departemen  Kesehatan  (Puskesmas). Dataset  yang  diperoleh  dalam  bentuk Microsoft Excel ,  Dataset  terdiri  dari  332  dengan  6  variabel. Variabel  tersebut  diantaranya  No,  Nama,  Jenis Kelamin,  Usia  (Bulan),  Berat  Badan,  Tinggi  Badan terlihat Pada Tabel 1, dibawah ini:
Tabel 1. Dataset
No. Nama J K Usia (Bulan) Berat Badan Tinggi Badan 1. Meisya Aira A P 58 14,44 103 2. Ahmad Zibriku n L 58 19,87 108,1 3. Zapar L 56 13,6 98,3 4. Vidia Artika S P 56 14,44 108 … ……… … ………… …… …… … ……… … ………… …… …… 332. Akmal Firdaus L 7 6,98 69
Proses  pengambilan  data  dalam  penelitian  ini dilakukan  sleksi  dengan  memanfaatkan  fungsi Edit List pada  Parameter Read  Excel di  RapidMiner. Sebelum  melakukan proses sleksi dataset  yang sudah disiapkan  di  import  terlebih  dahulu  kedalam RapidMiner.  Setelah  itu  lakukan  lembar  proses  yang berisi  implementasi  algoritma  dan  melakukan  uji coba dengan  RapidMiner  menggunakan  algoritma  K- Means. Berikut Langkah-langkah proses dapat dilihat di bawah ini

## 4.2 Import Data
Sebelum penggunaan Algoritma K-means Langkah  pertama  data  dalam  format  *.xsl  perlu dilakukan  import  data  kedalam  RapidMiner  dengan mengklik  " Add  Data ",  kemudian  memilih. data  pada lokasi  di  mana  data  yang  akan  digunakan  akan disimpan.  Karena  kumpulan  data  yang  akan digunakan  berbentuk  *.xsl  bukan  berbentuk  Jika menggunakan  SQL,  Dalam  proses  import  data,  pilih lokasi  dataset.  dapat  dilihat  pada Gambar  1  dibawah ini.
Gambar  2. import Data
Selanjutnya,  Seleksi  data  yang  akan  di Mengimpor  ke  dalam  RapidMiner.  Jika  data  yang dipilih  tidak  menunjukan  adanya  kendala  sehingga timbul  “no  problem”  sepanjang  proses  import  data. Kemudian, lanjutkan hingga selesai untuk memastikan  bahwa  data  berhasil.  diimpor  kedalam RapidMiner.
Gambar  3. proses import data
Dalam  proses  import  data,  dataset  harus  diberi identitas  atau  identifikasi.  Hal  ini  dilakukan  dengan mengubah  atribut  “Nama  Balita”  melalui  klik  logo pengaturan,  kemudian  mengganti  tipe  peran  dengan mengklik  logo  pengaturan,  kemudian  mengganti  tipe peran dengan mengklik “ change role type ” kemudian pilih opsi ID lalu klik ok.

## 4.3 Membuat Lembar Proses
Setelah  dataset  Balita  diimpor  kemudian  pilih operators  “Read  Excel” kemudian Drag dan Drop Down dataset  yang  telah  diimpor  kedalam  operator Read  Excel pada  halaman  Proses.  Implementasi  ini dapat  dilihat  pada  Gambar  4  di  bawah  dalam RapidMiner.
Gambar  4. read excel data yang telah diimpor

## 4.4 Select Atribut
Seleksi  Atribut  dilakukan  pada Operators  Read Excel dengan melakukan Edit List. Pada dataset awal terdapat 6 atribut, diantaranya atribut No, Nama Balita, Jenis Kelamin, Usia (Bulan), Berat Badan dan Tinggi Badan. Kemudian seleksi atribut mana saja yang akan digunakan  dan  yang  tidak  akan  digunakan.  Proses seleksi data dilihat pada Gambar 5 di bawah ini.
Gambar  5. parameter list
Berikut Data yang telah diseleksi dengan proses select atribut dilihat pada Gambar 6 di bawah ini.
Gambar  6. data yang telah diseleksi

## 4.5 Pre-processing Data
Tahap Pre-processing Data  adalah  proses  pre- processing  data  ketika  ada  variable  yang  tidak  dapat dihitung (Missing Value). Pada tahap ini, tidak ada data yang  ditemukan tentang ketidak  lengkapan dalam  set data, atau mungkin disebut sebagai " No Missing Value ". seperti yang ditunjukkan oleh hasil statistik RapidMiner pada Gambar 7 di bawah ini.
Gambar  7. pengecekan missing value

## 4.6 Transformation Data
Pada  tahap Transformation  Data,  Operators
Nominal to Numerical digunakan data dan Operators Normalize digunakan  untuk  memungkinkan  analisis dan  pengolahan  dataset  yang  telah  melewati Langkah-  langkah  sebelumnya  dengan  menerapkan metode  K-  Means Clustering . Operators  Normalize pada  dataset  Balita  digunakan  untuk  menormalisasi sebelum Algoritma K-Means menggunakan nilai DBI
untuk  pengelompokan.  Gambar  8  menunjukkan proses transfer data di bawah ini.
Gambar  8. parameter operator nominal to numerical
Berikut Operators Normalize pada dataset Balita digunakan untuk menormalisasi nilai DBI dapat dilihat pada Gambar 9 di bawah ini.
Gambar  9. parameter operator normalize

## 4.7 Data Mining
Pada  fase  eksplorasi  data  (Data  Mining)  pada penelitian  ini,  dilakukan  kegiatan  klaterisasi  dengan memanfaatkan Algoritma K-Means untuk menemukan nilai Klaster tebaik dalam pengelompokan Status Gizi Balita  dengan tools RapidMiner.  Dalam  Langkah- langkah tersebut, digunakan operators cluster distance performance untuk melakukan evaluasi menggunakan metode  nilai  DBI.  Dengan  melakukan  percobaan iterasi  sebanyak  7  kali  dengan  menentukan  nilai  K mulai dari K2, K3, K4, K5, K6 dan K7. Berikut adalah hasil dari pengujian iterasi tersebut di bawah ini: 1. Hasil iterasi dengan nilai K2 Berikut merupakan hasil iterasi K2 mendapatkan  nilai Avg.  within  centroid  distance 0.597  dan  didapatkan Cluster model  pada  Gambar  10 di bawah ini:
Gambar  10. cluster model K2
2. Hasil iterasi dengan nilai K3
Berikut merupakan hasil iterasi K3 mendapatkan  nilai Avg.  within  centroid  distance 0.375 dan didapatkan Cluster model pada Gambar 11 di bawah ini:
Gambar  11. cluster model K3 3. Hasil iterasi dengan nilai K4 Berikut merupakan hasil iterasi K4
mendapatkan  nilai Avg.  within  centroid  distance 0.218  dan  didapatkan Cluster model  pada  Gambar 12  berikut:
Gambar  12. cluster model K4 4. Hasil iterasi dengan nilai K5 Berikut merupakan hasil iterasi K5 mendapatkan  nilai Avg.  within  centroid  distance 0.162 dan didapatkan Cluster model pada Gambar 13 di bawah ini:
Gambar  13. cluster model K5
Hasil  dari  evaluasi  diperoleh  nilai  DBI  yang mendekati  0  didapatkan  pada  nilai  K5  yaitu  sebesar 0.132.
5. Hasil iterasi dengan nilai K6 Berikut merupakan hasil iterasi K6
mendapatkan  nilai Avg.  within  centroid  distance 0.125 dan didapatkan Cluster model pada Gambar 14 di bawah ini:
Gambar  14. cluster model K6
6. Hasil iterasi dengan nilai K7
Berikut merupakan hasil iterasi K7 mendapatkan  nilai Avg.  within  centroid  distance 0.106 dan didapatkan Cluster model pada Gambar 15 di bawah ini:
Gambar  15. cluster model K7

## 4.8 Evaluasi
Pada  tahap  evaluasi  dilakukan  pengujian  pada nilai DBI yang mendekati 0. Berikut merupakan hasil nilai  DBI  dari  7  kali  percobaan  iterasi  pada  tabel  1, berikut:
Tabel 1. evaluasi hasil nilai dbi
K Avg. within centroid distance DBI 2 0.597 0.210 3 0.375 0.172 4 0.218 0.136 5 0.162 0.132 6 0.125 0.137 7 0.106 0.144 4.9 Pembahasan
a. Penerapan Algoritma K-Means Clustering Sebelum  melakukan  penerapan  algoritma  K- means.  data  sebanyak  332  baris,  dilakukan analisis  menggunakan  metode  KDD  yaitu  tahap selection,  preprocessing,  dan  data  mining,  pada tahap  data  mining  dilakukan  penerapan  algoritma K-means Clustering menggunakan  parameter DBI,  sehingga  dapat mengetahui  nilai (K) terbaik pada  evaluasi  DBI  dengan  dilakukan  percobaan iterasi sebanyak 7 kali.
b. Hasil  Analisis  Pengelompokan  Dataset  Balita dengan Algoritma K-Means Dari  hasil  percobaan  iterasi  7  kali  dengan  nilai K2,  K3,  K4,  K5,  K6  dan  K7  diperoleh  nilai  DBI
terendah yaitu pada nilai K5 dengan menghasilkan Cluster 0:  41  Balita,  dengan  rata- rata balita berjenis kelamin Laki-laki, tinggi badan rata-rata  72,724  CM  dan  berat  badan  rata-rata 8,533  KG;  Cluster  1:  83  balita  laki-laki  dengan rata-rata  tinggi  badan  87,571  CM  dan  rata-rata berat  badan  11,49  KG;  Cluster  2:  82  balita perempuan  dengan  rata-rata  tinggi  badan  96,941 CM  dan  rata-rata  berat  badan  13,69  KG;  dan Cluster  3:  70  balita  perempuan  dengan  rata-rata tinggi badan 77,084 CM  dan rata-rata berat  badan 85,33 KG.
c. Hasil Evaluasi Nilai Davies Bouldin Index (DBI) Hasil  evaluasi  DBI  diperoleh  nilai  DBI  yang mendekati  0  yaitu  pada  K5  dengan  nilai  sebesar 0.132 sehingga  K5  dinyatakan  Kelompok  terbaik. Hal ini sejalan dengan penelitian oleh [23] Dalam penelitiannya  yang  menyatakan  semakin  rendah nilai Devies  Bouldin  Indeks (DBI),  semakin  baik kualitas kluster yang dihasilkan .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan dapat diambil kesimpulan bahwa algoritma K-Means dapat diterapkan  dalam  mengelompokan  dataset  balita menghasilkan  5 Cluster dengan Cluster 0:  41  Balita, dengan  rata-rata  balita  berjenis  kelamin  Laki-laki, Cluster  1:  83  balita  laki-laki  dengan  rata-rata  tinggi badan  87,571  CM  dan  rata-rata  berat  badan  11,49 KG;  Cluster  2:  82  balita  perempuan  dengan  rata-rata tinggi  badan  96,941  CM  dan  rata-rata  berat  badan 13,69 KG; dan Cluster 3: 70 balita perempuan dengan rata-rata  tinggi  badan  72,724  CM  dan  rata-rata  berat badan 8,533  KG.  dengan  Cluster  4-56  balita,  dengan rata-rata  perempuan  77,084  CM  dan  rata-rata  berat badan  9,246  KG.  Laki-laki  memiliki  rata-rata  tinggi badan  100,97  CM  dan  rata-rata  berat  badan  9,246 KG. 15,12 dan nilai DBI terbaik adalah 0.132, hampir 0,  menunjukkan  bahwa  klaster  yang  dievaluasi menghasilkan  klaster  yang  baik.  Penelitian  ini  dapat di  kembangkan  dengan  algoritma  lainnya  seperti  K- Medoid,  X-Means  dan  lainnya  untuk  mengetahui perbandingan  hasil  yang  diperoleh  dari  masing- masing algoritma.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W. Malinda,  Z. Hayati,  N.  Ramadhanty,  and  Y. F. Putri, “PERKEMBANGAN ANAK Kesehatan  Diri  Dan  Lingkungan  :  Pentingnya Gizi  Bagi  Perkembangan  Anak  perkembangan yang  fundamental  bagi  kehidupannya  kelak  . Pada  tahapan  usia  kehidupannya  kelak  .  untuk meningkatkan  sumber  daya  manusia  secara sistematis  dan  memaksimal,” J.  Multidisipliner Bharasumba ,  vol.  01,  no.  02,  pp.  269–278, 2022.
[2] N. Rizki Octaviyani and R. Mayasari,
“Implementasi
Algoritma K-Means
Clustering  Status  Gizi  Balita,” J.  Ilm. Wahana Pendidik. ,  vol.  8,  no.  13,  pp.  370– 381,  2022,
[Online].
Available: https://doi.org/10.5281/zenodo.6962588
[3] Sri  Rahayu  Savitri et  al. ,  “Pencegahan  Kasus Stunting  Melalui  Penyuluhan  Remaja  Dan Pmt (Pemberian  Makanan  Tambahan)  Di  Desa Purbosono,” J-ABDI  J.  Pengabdi.  Kpd. Masy. , vol.  2,  no.  7,  pp.  5521–5528,  2022,  doi: 10.53625/jabdi.v2i7.3990.
[4] R. Ordila, R. Wahyuni, Y. Irawan, and M. Yulia Sari, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK
PENGELOMPOKAN  DATA  REKAM  MEDIS PASIEN BERDASARKAN JENIS PENYAKIT DENGAN ALGORITMA CLUSTERING  (Studi  Kasus  :  Poli  Klinik PT.Inecda),” J. Ilmu Komput. ,  vol.  9,  no.  2,  pp. 148–153, 2020, doi: 10.33060/jik/2020/vol9.iss2.181.
[5] I.  Soliani  and  S.  Juanita,  “Grouping  the Prevalence  of  Disease  Cases  By  Age  in Bandung City Hospitals Using K-Means,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 6, pp. 1647–1654, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.6.430.
[6] N.  Fadhila  Aini and S. Sulastri, “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K- Median  Clustering  Terhadap  Nilai  Ujian Nasional  SMP  di  Jawa  Tengah,” Smart  Comp Jurnalnya  Orang  Pint.  Komput. ,  vol.  11,  no. 4, 2022, doi: 10.30591/smartcomp.v11i4.3915.
[7] D.  T.  Saputro  and  W.  P.  Sucihermayanti, “Penerapan Klasterisasi Menggunakan K-Means untuk  Menentukan  Tingkat  Kesehatan Bayi  dan Balita di  Kabupaten Bengkulu Utara,” J. Buana Inform. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  146–155,  2021,  doi: 10.24002/jbi.v12i2.4861.
[8] A.  Supriyadi,  A.  Triayudi,  and  I.  D.  Sholihati, “Perbandingan  Algoritma  K-Means  Dengan K- Medoids Pada Pengelompokan Armada Kendaraan  Truk  Berdasarkan  Produktivitas,” JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan  Pembelajaran Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  229–240,  2021,  doi: 10.29100/jipi.v6i2.2008.
[9] F.  Tempola,    M. Muhammad, and A. Mubarak, “Penggunaan Internet Dikalangan Siswa  SD  di  Kota  Ternate:  Suatu Survey,  Penerapan  Algoritma  Clustering  dan Validasi  DBI,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol. 7,  no.  6,  pp.  1153–1160,  2020, doi: 10.25126/jtiik.2020722370.
[10] T.  Hardiani,  “Analisis  Clustering  Kasus  Covid 19  di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek. Inform. ,  vol.  11, no. 2, pp. 156–165, 2022, doi: 10.23887/janapati.v11i2.45376.
[11] R.  Hablum,  A.  Khairan,  and  R.  Rosihan, “Clustering  Hasil  Tangkap  Ikan  Di  Pelabuhan Perikanan Nusantara (Ppn) Ternate Menggunakan  Algoritma  K-Means,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 26–33, 2019, doi: 10.33387/jiko.v2i1.1053.
[12] L.  Studi,  K.  Pada,  U.  D.  Toko,  and  B.  Yd,
“Penerapan Algoritma K-Means Untuk
Menentukan Bahan Bangunan”. [13] M.  R.  Alhapizi,  M.  Nasir,  and  I.  Effendy, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi  Mahasiswa  Baru  Universitas  Bina Darma Palembang,” J. Softw. Eng. Ampera ,  vol.
1, no. 1, pp. 1–14, 2020, doi: 10.51519/journalsea.v1i1.10.
[14] Agung  Nugraha,  Odi  Nurdiawan,  and Gifthera 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. 1–7, 2022.
[15] ary  bagus  jiwandono,  “Analisa  Pengelompokan Kelas  BPJS  Kesehatan  Dengan  Menggunakan Metode K-Means,” 2021.
[16] R.  Muliono  and  Z.  Sembiring,  “Data  Mining Clustering  Menggunakan  Algoritma  K-Means Untuk Klasterisasi Tingkat  Tridarma Pengajaran  Dosen,” CESS  (Journal  Comput. Eng.  Syst.  Sci. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  2502–714, 2019.
[17] D.  Sartika  and  J.  Jumadi,  “Seminar  Nasional Teknologi  Komputer  &  Sains  (SAINTEKS)
Clustering Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Algoritma K-Means (Studi
Kasus:  Universitas  Dehasen  Bengkulu),”  pp. 703–709,
2019, [Online]. Available: https://seminar-id.com/semnas- sainteks2019.html
[18] M.  Mughnyanti,  S.  Efendi,  and  M.  Zarlis, “Analysis  of  determining  centroid  clustering  x- means  algorithm  with  davies-bouldin  index evaluation,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. , vol.  725,  no.  1,  2020,  doi:  10.1088/1757- 899X/725/1/012128.
[19] Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  and  Z.  Abidin, “Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung  Dengan Algoritma  K-Means,” J.  Teknol.  dan Sist.  Inf. , vol.  2,  no.  2,  p.  100,  2021,  [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[20] Y.  Sopyan,  A.  D.  Lesmana,  and  C.  Juliane, “Analisis  Algoritma  K-Means  dan  Davies Bouldin  Index  dalam  Mencari  Cluster  Terbaik Kasus  Perceraian  di  Kabupaten  Kuningan,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. , vol.  4,  no.  3, pp.
1464–1470, 2022, doi:
10.47065/bits.v4i3.2697.
[21] Amalia  Yunia  Rahmawati, Pengenalan  Data Mining , no. July. 2020.
[22] Y.  R.  Sari,  A.  Sudewa,  D.  A.  Lestari,  and  T. Jaya,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Clustering  Data  Kemiskinan  Provinsi  Banten Menggunakan  Rapidminer,” CESS  (Journal Comput.  Eng.  Syst.  Sci. ,  vol.  5,  no. 2,  p.  192, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18519.
[23] R.  Adhitama,  A.  Burhanuddin,  and  R.  Ananda,
“Penentuan  Jumlah  Cluster  Ideal  Smk  Di  Jawa Tengah  Dengan  Metode  X- Means  Clustering Dan K-Means Clustering Determining Vocational Ideal Cluster Number in Central Java With  X-Means  Clustering  and K-Means Clustering  Methods,” J.  Inform.  dan  Komputer) Akreditasi  KEMENRISTEKDIKTI ,  vol.  3,  no. 1, pp. 1–5, 2020, doi: 10.33387/jiko.