## KLASTERISASI DATA BALITA STUNTING DI KECAMATAN WILAYAH KABUPATEN CIAMIS BERDASARKAN PREVALENSI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Rizky Rahman Sahputra 1 , Rudi Kurniawan 2
1 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon JL. Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon rizkyrahmans012@gmail.com rudi226ikmi@gmail.com

## ABSTRAK
Stunting adalah gangguan pertumbuhan dan perkembangan yang terjadi pada anak di bawah usia 5 tahun, ditandai dengan tinggi badan yang tidak sesuai dengan usianya. Stunting masih menjadi masalah gizi utama di Indonesia,  dengan  angka  stunting  nasional  sebesar  24,4%  pada  tahun  2021.  Berdasarkan  data  Pemerintahan Provinsi  Jawa  Barat,  pada  tahun  2022  Kabupaten  Ciamis  memiliki  persentase  balita  stunting  sebesar  2,74%. Faktor penyebab stunting diantaranya asupan gizi yang tidak mencukupi, infeksi, dan faktor sosial ekonomi. Saat ini di Kabupaten Ciamis, diperlukan klasterisasi kecamatan berdasarkan prevalensi stunting. Ini bertujuan untuk menentukan  prioritas  kecamatan  yang  perlu  mendapatkan  perhatian  khusus  dalam  upaya  pencegahan  dan penanganan  stunting.    Metodologi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  knowledge  discovery  in  database dengan algoritma K-Means. Data yang digunakan adalah data stunting dan prevalensi stunting dari 27 kecamatan di  Kabupaten  Ciamis,  yang  bersumber  dari  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Ciamis.  Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk mengklasterkan kecamatan di Kabupaten Ciamis berdasarkan prevalensi stunting, menjadi tiga kelompok. Klasterisasi kecamatan berdasarkan prevalensi stunting dapat membantu Pemerintah Daerah untuk menentukan kecamatan mana yang perlu ditangani secara lebih intensif. Hasil penelitian ini adalah klaster data stunting tingkat rendah dengan <10%, tingkat menengah dengan 10%-20%  dan tingkat tinggi dengan >20%, yang disajikan dalam bentuk Visualisasi Data  sehingga mudah dibaca.
Kata kunci :  Algoritma K-Means, Data Mining, Prevalensi Stunting, Klasterisasi Kecamatan, Stunting

## 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 gagalnya pertumbuhan  pada  balita,  yang  ditandai  dengan keadaan  tubuh  balita  yang  terlalu  pendek  dibanding balita  seusianya.  Stunting  diakibatkan  karena kekurangan  gizi  kronis  terutama  dalam  periode  1000 hari pertama kehidupan, yaitu sejak bayi berada dalam kandungan sampai dengan usia 23 bulan atau 2 tahun [1].  Algoritma  K-Means  merupakan  salah  satu algoritma clustering yang banyak digunakan diberbagai bidang seperti bidang pendidikan, kesehatan,  sosial,  biologi,  dan  ilmu  komputer  [2]. Algoritma K-Means melakukan partisi data ke dalam satu  atau  lebih cluster yang  memiliki  ciri-ciri  yang sama.
Algoritma  K-Means  mampu  menghasilkan akurasi atau tingkat ketelitian yang maksimal dengan sifatnya  yang  linear,  waktu  eksekusi  algoritma  ini relatif  cepat  dan  mudah  untuk  diadaptasikan  [1]. Terbukti  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Widayani & Harliana yang membandingkan algoritma K-Means dengan Subtractive Fuzzy C-Means (SFCM) dalam mengelompokkan data rumah tangga miskin di Kabupaten Cirebon, hasil penelitiannya menunjukkan bahwa  algoritma  K-Means  memberikan  waktu eksekusi  lebih  cepat  dibanding  SFCM,  dimana  K- Means memerlukan waktu 9 detik, sedangkan SFCM memerlukan  waktu  13.3  detik  [3].  Penelitian  yang dilakukan  oleh  Kamila,  dkk.  yang  membandingkan algoritma  K-Means  dengan  K-Medoids  dalam mengelompokkan  data  transaksi  bongkar  muat  di Provinsi  Riau,  hasil  penelitiannya  menunjukkan bahwa  algoritma  K-Means  memberikan  waktu eksekusi lebih cepat dibanding K-Medoids, dimana K- Means memerlukan waktu rata-rata 1 detik, sedangkan K-Medoids  memerlukan  waktu  rata-rata  1  menit  38 detik  [4].  Namun  algoritma  K-Means  mempunyai beberapa  kekurangan,  salah  satunya  adalah  sensitif dalam  menentukan  jumlah cluster .  Winarta  & Kurniawan  melakukan  optimasi cluster dengan bantuan metode  elbow dalam  mengelompokkan  data pengguna  narkoba,  hasil  penelitiannya  menyatakan bahwa metode  elbow bekerja  sangat  baik  dalam membantu menghasilkan cluster yang optimal, dimana
cluster yang  dihasilkan  adalah  sebanyak  3 cluster dengan nilai selisih SSE sebesar 1257.862 [5].
Berikut pada Tabel 1. diperlihatkan data stunting tahun  2019  sampai  tahun  2022  di  Kabupaten  Ciamis sebagai berikut:
Tabel 1. Data angka Stunting Kategori 2019 2020 2021 2022 Presentase balita stunting di Ciamis 6,47% 7,33% 11,24% 4,83% Jumlah balita stunting di Ciamis 4847 4254 7688 3303 Jumlah berat bayi lahir rendah (BBLR) di Ciamis 896 797 863 794 Jumlah Balita kurus dengan indeks bb/tb di Ciamis 1613 2736 1977 2358 Jumlah balita gizi kurang berdasarkan bb/u di Ciamis 306 4810 3697
Stunting  merupakan  salah  satu  permasalah  gizi yang menjadi perhatian dunia dan merupakan masalah gizi  utama  yang  dihadapi  Indonesia  terutama  di Kabupaten Ciamis. Pada tahun 2019, 21.9% balita di dunia mengalami stunting, sebesar 33.1% kasus balita stunting  di  dunia  berasal  dari  Afrika,  31.9%  berasal dari  Asia  Tenggara,  24.7%  berasal  dari  Mediterania Timur,  6.5%  berasal  dari  Amerika,  dan  kasus  balita stunting  terendah  yaitu  sebesar  6.4%  berasal  dari Pasifik Barat. Indonesia termasuk dalam urutan ke-34 dari 50 negara dengan kasus balita stunting tertinggi di dunia,  dan  termasuk  dalam  urutan  ke-6  di  Asia Tenggara. Hasil  Studi  Status  Gizi  Balita  Indonesia (SSGBI)  yang    terintegrasi    dengan    Susenas    Maret 2019  diperoleh  anak  balita  yang  mengalami stunting sebanyak  27,7%.  Kemudian    pada    tahun    2021 diperoleh  prevalensi    stunting    sebesar    24,4%  yang menunjukkan    bahwa    pencapaian    target  2024 sebanyak    14%    masih    sangat    jauh    untuk pencapainnya.  [6].  Kurangnya  skala  prioritas  untuk pengelompokan daerah rawan stunting juga merupakan  salah  satu  faktor  permasalahan  untuk penanganan  kasus  stunting  terutama  di  Kabupaten Ciamis.
Maka  berdasarkan  uraian  tersebut,  dalam penelitian akan dilakukan pengelompokan Kecamatan di  Kabupaten  Ciamis  berdasarkan  faktor  penyebab stunting pada balita menggunakan algoritma k-means. Penelitian ini diharapkan dapat membantu pemerintah dalam  mengambil  kebijakan  yang  sesuai  terkait penurunan prevalensi stunting pada balita berdasarkan karakteristik dan permasalahan masing-masing cluster.
Dengan  melakukan  analisis  data  stunting  anak menggunakan  algoritma  K-Means,  maka  dapat
mengklasterisasi daerah rawan stunting di Kabupaten Ciamis.  Ini  akan  memberikan  pandangan  yang  lebih mendalam  tentang  masalah  stunting  di  Kabupaten Ciamis dan dapat membantu pemerintah dan lembaga kesehatan dalam merancang program-program intervensi yang lebih tepat sasaran dan efektif dengan memperhatikan skala prioritasnya.
Melalui penelitian  ini, diharapkan  dapat memberikan  sumbangan  penting  dalam  upaya mengatasi masalah stunting anak di Kabupaten Ciamis dan secara lebih  luas di  Indonesia. Analisis ini dapat menjadi dasar untuk merumuskan kebijakan kesehatan yang  lebih  efektif  dan  program-program  pendidikan gizi  yang sesuai dengan kebutuhan wilayah ini. Oleh karena  itu  diusulkan  tugas  akhir  dengan  judul “Klasterisasi  Data  Balita  Stunting  Di  Kecamatan Wilayah  Kabupaten  Ciamis  Berdasarkan  Prevalensi Dengan Menggunakan Algoritma K-Means“. Adapun yang  menjadi  alasan  dilakukannya  tugas  akhir  ini dengan  judul  tersebut  adalah  untuk  membantu pemerintah  agar  dapat  lebih  memperhatikan  daerah rawan stunting di Kabupaten Ciamis berdasarkan skala prioritas yang telah di klasterisasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Stunting
Stunting  merupakan    kondisi    gagalnya pertumbuhan    pada    balita,    yang    ditandai    dengan keadaan  tubuh  balita  yang  terlalupendek dibanding balita  seusianya.  Stunting  diakibatkan  karena kekurangan  gizi  kronis  terutama  dalam  periode  1000 haripertama kehidupan, yaitu sejak bayi berada dalam kandungan sampai dengan usia 23 bulan atau 2 tahun. Balita  yangmenderitastuntingakan    lebih    mudah terkena    penyakit,    juga    berpotensi    menghambat pertumbuhan  fisik  serta  perkembangan kognitif yang akan  berpengaruh  terhadap  tingkat  kecerdasan  dan produktivitas anak di masa mendatang [1].

## 2.2. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Stunting
[7] Ada banyak faktor yang dapat mempengaruhi prevalensi stunting, antara lain:
a. Akses dan kualitas pelayanan kesehatan ibu dan anak.
b. Pengetahuan dan pemahaman masyarakat tentang stunting.
c. Akses dan konsumsi makanan bergizi.
d. Sanitasi dan kebersihan lingkungan.

## 2.3. Klasterisasi
Klasterisasi  ( Clustering )  merupakan  metode yang  sangat  populer  dan  paling  banyak  digunakan dalam  pengolahan  data  karena  kesederhanaan  dan efektivitasnya dalam mengelompokkan data berukuran  besar  berdasarkan  kecepatan  pemrosesan dengan  menempatkan  objek  ke  dalam  kelas  yang mempunyai kesamaan [8].
Clustering merupakan  sebuah  metode data mining yang  termasuk  dalam  kategori unsupervised learning . Proses pembelajarannya tidak
membutuhkan  kelas.  Metode  K-Means  banyak digunakan untuk menyelesaikan kasus klasterisasi [9].

## 2.4. Algoritma K-Means
Clustering dengan  menggunakan  algoritma  K- Means  merupakan  metode  data  mining  yang  sangat populer  dalam  pengolahan  data  dan  sangat  efektif dalam  mengelompokkan  data  yang  besar  ke  dalam kelas-kelas yang serupa [10].
K-Means Clustering dimana  K  dimaksudkan sebagai    konstanta    jumlah  cluster  yang  diinginkan, Means  dalam  hal  ini  berarti  nilai  suatu  rata-rata  dari suatu  grup  data  yang  dalam  hal  ini  didefinisikan sebagai cluster ,  sehingga K-Means Clustering adalah suatu  metode  penganalisaan  data  atau  metode data mining yang  melakukan    proses    pemodelan  tanpa supervisi  ( unsupervised )  dan    merupakan    salah  satu metode    yang    melakukan    pengelompokan    data dengan  sistem  partisi.  Metode  K-Means  berusaha mengelompokkan  data  yang  ada  kedalam  beberapa kelompok,    dimana    data    dalam    satu    kelompok mempunyai    karakteristik    yang    sama    satu    sama lainnya dan  mempunyai  karakteristik  yang  berbeda dengan  data yang  ada  didalam  kelompok  yang  lain. Algoritma    K-means    merupakan    algoritma    yang membutuhakan    parameter    input    sebanyak  k  dan membagi    sekumpulan  objek    kedalam  k cluster sehingga    tingkat    kemiripan    antar    anggota    dalam suatu cluster tinggi    sedangkan    tingkat    kemiripan dengan    anggota    pada cluster lain    sangat    rendah. Kemiripan  anggota  tarhadap cluster diukur  dengan kedekatan objek terhadap nilai mean pada cluster atau dapat disebut sebagai centroid cluster atau pusat massa [11].
2.5. Klasterisasi Kecamatan
berdasarkan
Prevalensi Stunting
Klasterisasi  kecamatan  berdasarkan  prevalensi stunting  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma clustering .  Algoritma clustering dapat digunakan untuk mengidentifikasi kecamatan- kecamatan  yang  memiliki  prevalensi  stunting  tinggi sehingga dapat dilakukan intervensi yang lebih fokus dan terarah.
Berdasarkan  landasan  teori  tersebut,  penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasterisasi kecamatan berdasarkan prevalensi stunting di Kabupaten Ciamis menggunakan  algoritma  K-Means.  Hasil  klasterisasi ini  diharapkan  dapat  memberikan  informasi  yang bermanfaat bagi penyusunan intervensi penanggulangan stunting di Kabupaten Ciamis.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Profile Perusahaan
Perusahaan  yang  dijadikan  sebagai  tempat penelitian  Tugas  Akhir  ini  adalah  Dinas  Kesehatan Kabupaten Ciamis.
a. Sejarah Dinas Kesehatan Kabupaten Ciamis berdiri pada tanggal  17  Agustus  1950.  Dinas  Kesehatan
Kabupaten  Ciamis  merupakan  salah  satu perangkat  daerah  di  lingkungan  Pemerintah Kabupaten Ciamis yang mempunyai tugas pokok dan  fungsi  dalam  penyelenggaraan  urusan pemerintahan bidang kesehatan.
b. Visi Visi  dari  Dinas  Kesehatan  Ciamis,  yaitu “Terwujudnya  Masyarakat  Kabupaten  Ciamis yang Sehat, Mandiri, dan Sejahtera”.
c. Misi
● Meningkatkan  derajat  kesehatan  masyarakat Kabupaten Ciamis
● Meningkatkan  kualitas  pelayanan  kesehatan masyarakat Kabupaten Ciamis
● Meningkatkan kemandirian masyarakat dalam bidang kesehatan
● Meningkatkan kesejahteraan masyarakat dalam bidang Kesehatan
d. Motto Dinkes Motto  yang  digunakan  oleh  Dinas  Kesehatan Kabupaten  Ciamis,  yaitu  seperti  gambar  di bawah ini :
Gambar 1. Motto Dinkes
e. Tujuan Beberapa tujuan dari Dinkes Kabupaten Ciamis, diantaranya :
● Meningkatkan  derajat  kesehatan  masyarakat Kabupaten Ciamis yang setinggi-tingginya
● Meningkatkan  kualitas  pelayanan  kesehatan masyarakat Kabupaten Ciamis yang bermutu dan terjangkau
● Meningkatkan kemandirian masyarakat dalam bidang Kesehatan
f. Fungsi
Beberapa fungsi dari Dinkes Kabupaten Ciamis, diantaranya :
● Perumusan kebijakan dan strategi pembangunan kesehatan di Kabupaten Ciamis
● Pemberdayaan masyarakat di bidang kesehatan
● Penyelenggaraan  pelayanan  kesehatan  di Kabupaten Ciamis
● Penyelenggaraan pembinaan dan pengawasan kesehatan di Kabupaten Ciamis
g. Program
Dinas Kesehatan Kabupaten Ciamis melaksanakan  berbagai  program  kesehatan, antara lain:
● Program peningkatan kesehatan ibu dan anak
● Program peningkatan gizi masyarakat
● Program pengendalian penyakit
● Program  peningkatan  kualitas  pelayanan kesehatan
● Program  kemandirian  masyarakat  dalam bidang kesehatan
h. Susunan Organisasi Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Ciamis  dipimpin oleh  seorang  kepala  dinas  yang  bertanggung jawab  kepada  Bupati.  Kepala  Dinas  Kesehatan Kabupaten  Ciamis  dibantu  oleh  4  orang  kepala bidang,  Selain  itu,  Dinas  Kesehatan  Kabupaten Ciamis juga memiliki 32 unit kerja yang tersebar di  seluruh  wilayah  Kabupaten  Ciamis.  Berikut gambar susunan organisasinya :
Gambar 2. SOTK Dinkes
h. Kontak Dinas Kesehatan Kabupaten Ciamis Jl. Pahlawan No.  177,  Ciamis,  Jawa  Barat  46213  Telepon: (0265)  273404  Fax:  (0265)  273404.  Informasi mengenai  Dinas  Kesehatan  juga  dapat  di  akses pada website https://dinkes.ciamiskab.go.id/ dan Instagram dinkesciamis .

## 3.2. Sumber Data
Sumber  data  prevalensi  stunting  tahun  2022  di Kabupaten Ciamis adalah hasil survei yang dilakukan
oleh  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Ciamis.  Survei tersebut dilakukan pada bulan April - Mei 2022 dengan menggunakan  metode  pengukuran  langsung.  Data prevalensi  stunting  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah data prevalensi stunting pada balita usia 0- 59 bulan. Data tersebut diperoleh dari hasil survei yang dilakukan di 27 kecamatan di Kabupaten Ciamis. Data prevalensi  stunting  di  Kabupaten  Ciamis  tahun  2022 menunjukkan bahwa prevalensi stunting di Kabupaten Ciamis adalah sebesar 20,2%.
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah  data  prevalensi  stunting  di  27  kecamatan  di Kabupaten Ciamis tahun 2022. Data tersebut diperoleh dari Dinas Kesehatan Kabupaten Ciamis.
Data  prevalensi  stunting  tersebut  terdiri  dari  2 kolom, yaitu:
● Kecamatan: Nama  kecamatan  di  Kabupaten Ciamis
● Prevalensi Stunting: Persentase balita stunting di masing-masing kecamatan
Data  tersebut  kemudian  diolah  menggunakan algoritma  K-Means  untuk  melakukan  klasifikasi kecamatan berdasarkan prevalensi stunting.

## 3.3. Teknik Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  "Klasterisasi  Data  Balita Stunting  Di  Kecamatan  Wilayah  Kabupaten  Ciamis Berdasarkan Prevalensi Dengan Menggunakan Algoritma K-Means", teknik pengumpulan data tidak diperlukan  secara  langsung  karena  data  yang digunakan sudah tersedia.
Data  prevalensi  stunting  2022  di  27  kecamatan Kabupaten  Ciamis  diperoleh  secara  tidak  langsung melalui dokumentasi dari Dinas Kesehatan Kabupaten Ciamis.  Dokumentasi  ini  berupa  laporan,  tabel,  atau database elektronik yang memuat data tersebut.
Oleh karena itu, teknik pengumpulan data dalam penelitian ini tidak melibatkan wawancara, observasi, atau  kuesioner,  melainkan  hanya  mengambil  dan mengolah data yang sudah ada dari sumber terpercaya.

## 3.4. Tahapan Perancangan
Dalam  menunjang  model,  tugas  akhir  ini mempunyai  beberapa  tahapan  yang  mengacu  pada knowledge discovery in database sebagai berikut: a. Data  Selection akan  membuat  kumpulan  data target,  memilih  kumpulan  data  atau  fokus  pada subkumpulan  variabel  atau  sampel  data,  tempat penemuan  akan  dilakukan.  Hasil  seleksi disimpan  dalam  file  terpisah  dari  database operasional.
b. Pre-processing / Cleaning data   adalah operasi dasar yang dilakukan seperti penghilangan noise . Proses pembersihan tersebut antara lain menghapus data duplikat, memeriksa ketidakkonsistenan  data,  dan  memperbaiki kesalahan  pada  data,  seperti  kesalahan  ketik. Data  tersebut  dapat  diperkaya  dengan  data  atau informasi eksternal yang relevan.
c. Transformation data  merupakan    proses pengintegrasian data  terpilih  sehingga  data tersebut  sesuai  untuk  proses  data  mining.  Ini adalah proses yang sangat bergantung pada jenis atau  pola  informasi  yang  perlu  dicari  dalam database.
d. Data  mining ,    pemilihan  tugas data  mining adalah  pemilihan  tujuan  dari  proses  KDD, misalnya:  karakterisasi,  klasifikasi,  regresi, clustering ,  asosiasi,  dll.  Pemilihan  tugas penambangan  data  adalah  pemilihan  tujuan proses KDD, misalnya karakterisasi, klasifikasi, regresi, pengelompokan, asosiasi, dll. Pemilihan teknik, metode atau algoritma yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses  KDD secara keseluruhan.
e. Interpretation/Evaluation adalah penerjemahan pola  yang  dihasilkan  dari  data  mining.  Model informasi  yang  dihasilkan  harus  ditampilkan dalam bentuk yang dapat dimengerti. Langkah ini memeriksa  apakah  model  atau  informasi  yang ditemukan  bertentangan  dengan  fakta  atau hipotesis yang sudah ada sebelumnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Menganalisis  Perbedaan  Prevalensi  Stunting antar Kecamatan di Kabupaten Ciamis Untuk menganalisis perbedaan prevalensi stunting antar Kecamatan di Kabupaten Ciamis. Peeliti menggunakan metode analisis data padaa aplikasi IBM SPSS  Statistics. Statistical  Product  and  Service Solutions atau disingkat SPSS adalah sebuah program aplikasi untuk analisis statistik dan sistem pengelolaan data dengan menggunakan menu-menu sederhana dan kotak  dialog  yang  mudah  dipahami  oleh  pengguna [12].
Sebelum melakukan analisis, buat tabel distribusi frekuensi untuk  penyusunan data ke dalam kelas-kelas tertentu    dimana    setiap   data    dimasukkan    kedalam interval  tertentu dan kemudian input data [12].
Tabel 2. Uji normalitas
Tests of Normality Kolmogorov- Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic  df  Sig.  Statistic  df  Sig. Persentase Balita Stunting .170 265  .000  .840 265  .000
Setelah  membuat  tabel  distribusi  frekuensi  dan input  data,  maka  selanjutnya  melakukan  uji normalitas.  Uji  normalitas  bertujuan  untuk  menguji apakah  dalam        model  regresi,  variabel  independen dan dependennya berdistribusi normal atau  tidak [13]. Uji  Normalitas  adalah  uji  yang  dilakukan  untuk menganalisis  sebaran  data  apakah  data  berdistribusi normal atau tidaknya. Uji normalitas dengan program IBM  SPSS  Statistics  23  dengan  menggunakan pendekatan  Kolmogorov-Smirnov  dan  Shapiro-Wilk [12].
4.4.1. Lilliefors Significance Correction
Metode Shapiro-Wilk adalah uji yang dilakukan untuk  mengetahui sebaran data acak suatu sampel  data  yang  kurang  dari  50  sampel.    Pengujian ini  dikatakan  berdistribusi  normal  apabila  nilai signifikansi lebih dari 0.05 (sig. > 0.05). Sementara itu metode  Kolmogorov-Smirnov  merupakan  pengujian yang    dilakukan  untuk  mengetahui  sebaran  data dengan ukuran data 20 sampai 1000 (20 ≤ N ≤ 1000). Pengujian  ini  dikatakan  berdistribusi  normal  apabila nilai  signifikansi  lebih  dari  0.05  (sig.  >  0.05)  [12]. Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  data  hasil  uji normalitas di atas, tidak berdistribusi normal.
Setelah mengetahui nilai data tidak terdistribusi normal,  maka  selanjutnya  dilakukan  metode  analisis non-paramettric. Metode nonparametrik dalam statistik  adalah  teknik  bebas  distribusi  yang  tidak bergantung  pada  asumsi  tentang  distribusi  populasi atau  bentuk  data.  Tidak  seperti  metode  parametrik, yang mengasumsikan distribusi tertentu atau parameter  tetap,  metode  nonparametrik  membuat asumsi  minimal  tentang  data.  Metode  ini  berguna dalam situasi di mana data tidak mengikuti distribusi normal,  seperti  dengan  variabel  ordinal,  peringkat, atau ketika ada outlier [14].
Selanjutnya  melakukan  uji  non-parametrik menggunakan  metode  Kolmogorov-Smirnov.  Uji Kolmogorov-Smirnov dilakukan
dengan
membandingkan Dhit dan Dtabel . Dhitung = maks |F0 (x) -Sn(x)| Keterangan, F0  (x) =  distribusi  frekuensi komulatif  teoritis. Sn(x) =  distribusi  frekuensi komulatif  skor  observasi.  Uji  Kolmogorov-Smirnov satu  sampel  digunakan  untuk  menguji  apakah  suatu sampel  berasal  dari  distribusi  tertentu.      Prosedur  ini digunakan  untuk  menentukan  apakah  sampel  berasal dari populasi yang terdistribusi normal [15].
Tabel 3. Hasil one-sample kolmogorov-smirnov test Hypothesis Test Summary
Null Hypothesis Test Sig. Decis ion 1 The distribution of Persentase Balita Stunting is normal with a mean of 40.22 and a standard deviation of 34.895. One- Sample Kolmog orov- Smirnov Test 1.083 E-20 1 Rejec t the null hypot hesis.
Asymptotic significances are displayed. The significance level is .05.
1 Lilliefors Corrected
Selain dengan menggunakan One-Sample Kolmogorov-Smirnov  Test, dapat  dilakukan  juga dengan Independent-Samples Kruskal-Wallis Test. [14] Tes  ini  digunakan  untuk  membandingkan tiga atau lebih kelompok independen. dengan memberi peringkat data dalam setiap kelompok dan menentukan apakah  ada  perbedaan  yang  signifikan  di  antara kelompok-kelompok  tersebut.  Ini  adalah  alternatif
nonparametrik  untuk one-way  ANOVA .  Statistik  uji diberikan sebagai berikut:
Gambar 3. Rumus independent-samples kruskal- wallis test
Dalam  persamaan  di  atas,  K  mewakili  jumlah sampel,  n i menunjukkan  ukuran  sampel  ke-i,  N mewakili jumlah ukuran sampel, dan R i menandakan jumlah peringkat sampel ke-i.
Tabel 4. Hasil independent-samples kruskal-wallis test Hypothesis Test Summary Null Hypothesis Test Sig. Decisi on 1 The distribution of Persentase Balita Stunting is the same across categories of Nama Kecamatan. Indepen dent- Samples Kruskal- Wallis Test .000 Reject the null hypoth esis. Asymptotic significances are displayed. The significance level is .05.
Berasarkan  hasil  uji  non-parametrik  yang ditunjukan  di  atas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa terdapat perbedaan prevalensi stunting antar Kecamatan  di  Kabupaten  Ciamis  yang  menunjukan hasil uji di atas bahwa hipotesis null ditolak.
4.2. Menentukan cara pengelompokan kecamatan di  Kabupaten  Ciamis  pada  balita  stunting menggunakan algoritma K-Means berdasarkan prevalensi
Berikut merupakan output dari pengeelompokan Kecamatan di Kabupaten Ciamis pada balita stunting menggunakan algoritma K-Means melalui proses yang dilakukan dengan menggunakan tools RapidMiner .

## 4.2.1. Data Selection
Data yang diolah dalam tugas akhir ini merujuk pada  data  prevalensi  stunting  antar  Kecamatan  di Kabupaten Ciamis. Dataset ini berjumlah 265 record dengan  8  atribut  yang  mencakup  no,  kecamatan, puskesmas,  desa,  jumlah  stunting,  persentase  balita stunting, jumlah balita diukur, dan persentase jumlah balita yang diukur. Berikut Tabel yang belum di proses yang terdapat pada table 5
Tabel 5. Data original No Kecamatan  Puskesmas Desa Jumlah stunting Persentase balita stunting Jumlah balita diukur Persentase balita diukur 1 Ciamis Ciamis Ciamis 6 100% 588 9700% 2 Ciamis Ciamis Kertasari 12 280% 432 9130% 4 Ciamis Ciamis Benteng 7 230% 308 9970% …. 264 Lakbok Sidaharja Sindangang in 6 270% 220 8660% 265 Lakbok Sidaharja  CintaRatu 9 270% 337 8800%
Dari 8 atribut yang ada di dalam table 4.4., yang akan di seleksi hanya 4 atribut saja diantaranya adalah kecamatan, jumlah stunting, persentase balita stunting, dan jumlah balita diukur.
Tabel 6. Data setelah diseleksi
KECAM ATAN JUMLAH STUNTING PERSENTA SE BALITA STUNTING JUMLAH BALITA YANG DIUKUR Ciamis 6 100% 588 Ciamis 11 230% 485 Ciamis 11 240% 459 … Lakbok 14 370% 375 Lakbok 9 270% 337
Langkah  awal  dalam data  selection melibatkan operator read  excel .  Fungsi  dari  operator  ini  adalah untuk  membaca  informasi  terkait  pengelompokkan data balita stunting di Kecamatan wilayah Kabupaten
Ciamis  berdasarkan  prevalensi  yang  disimpan  dalam file  MS-Excel.  Dan  langkat  berikutnya  yaitu  import data.
Sebelum data diimpor, sistem akan menampilkan pratinjau  data  pada  tahap import  data. Hal  ini bertujuan  untuk  meninjau  kembali  apakah  data  yang dimasukkan  sudah  benar.  Setelah  data  sudah  benar, pilih  opsi  “ Finish ”  untuk  menjalankan  proses selanjutnya.
Langkah  berikutnya  yaitu  menerapkan  operator select .  Fungsinya  adalah  untuk  memisahkan  atribut- atribut  yang  diperlukan  dan  tidak  diperlukan  dalam proses data mining.
Tahapan  pemilihan  atribut  dapat  terlihat  pada gambar.  Atribut  yang  dipertimbangkan  mencakup kecamatan, jumlah stunting, persentase balita stunting, dan jumlah balita yang diukur. Atribut-atribut ini akan diisolasi dan disusun sebagai parameter dalam proses seleksi atribut.
Gambar 4. Hasil select attribute pada rapidminer
Hasilnya menunjukan bahwa dari 8 atribut, hanya 4  atribut  yang  akan  digunakan  dalam  proses  data mining.

## 4.2.2. Pre-processing / Cleaning Data
Dengan  potensi  adanya  informasi  yang  tidak berhubungan. Langkah pembersihan data tetap sangat penting. Data yang tidak lengkap, duplikat, dan hilang akan  dihapus.  Karena  keberadaan  data  yang  tidak relevan  dapat  menurunkan  tingkat  akurasi  dalam proses  data  mining.  Operator  yang  digunakan  dalam konteks ini yaitu replace missing value . Setelah melalui tahap cleaning data menggunakan  operator replace  missing  value ,  data yang  digunakan  dalam  hal  ini  adalah  data  yang lengkap, tidak ada nilai yang hilang. Oleh karena itu,
jumlah  data  prevalensi  balita  stunting  di  Kabupaten Ciamis tahun 2022 tetap konsisten sebanyak 265 data. Proses selanjutnya akan melibatkan transformasi data dalam tahap data mining.
4.2.3. Data Transformation
Transformasi data melibatkan operator real to integer .  Melalui  penerapan  operator real  to  ineteger , data yang awalnya memiliki format bilangan real akan diubah menjadi bilangan integer.
Setelah  operator real  to  integer diterapkan, atribut persentase balita stunting mengalami transformasi  menjadi  integer.  Hasilnya  dapat  dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil transformation real to integer

## 4.2.4. Data Mining
Sebelum  melakukan  data  mining  agar  terlihat ringkas  dan  rapi  beberapa  proses  sebelumnya  dapat dimasukkan pada operator subprocess . Langkah awal dalam  data  mining  adalah  mengelompokkan  balita stunting  antar  Kecamatan  di  wilayah  Kabupaten Ciamis berdasarkan prevalensi menggunakan algoritma K-Means. Algoritma K-Means
diimplementasikan  dalam  proses  tersebut,  dengan penentuan  k=3  dan  dilakukan  hingga  maksimal  10 kali.
Selanjutnya untuk melakukan proses penelusuran nilai jarak dan nilai DBI untuk mengukur kinerja suatu sistem atau perangkat komunikasi secara efektif  dapat  menggunakan  operator cluster  distance performance.
Gambar 6. Rangkaian proses data mining
Setelah melakukan serangkaian tahapan performa yang cermat dan teliti, seperti analisis data, pengukuran  kinerja,  dan  evaluasi  berbagai  parameter
yang  relevan,  akhirnya  menemukan  hasil  rata-rata (avg)  yang  mencerminkan  tingkat  efisiensi  dan efektivitas suatu sistem atau proses.
Gambar 7. Hasil cluster distance performance
4.2.5. Data Interpretation/Evaluation Dalam data interpretation , informasi diubah ke dalam format yang lebih sederhana untuk mempermudah  pemahaman.  Dalam  proses  ini
menghasilkan  jumlah cluster sebanyak  265  yaitu cluster 0  berjumlah  99 items,  cluster 1  berjumlah  54 items, dan cluster 2 berjumlah 112 items .

## Gambar 8. Tampilan cluster model
Dalam folder view , setiap model cluster diatur secara  terorganisir,  memungkinkan  pengguna  untuk
dengan  mudah  menavigasi  dan  mengelola  entitas- entitas data yang terkait dengan setiap kelompok.
Gambar 9. Tampilan folder
Konsep  dasar  dalam  grafik  ini  menyatakan bahwa  semakin  banyak  elemen  yang  terlibat,
menciptakan kempleksitas dan keterkaitan yang lebih besar di antara mereka.
Gambar 10. Tampilan grafik
Average  Centroid merupakan  titik  pusat geometris  dari  sekelompok  data  atau  objek,  dihitung
dengan  merata-ratakan  posisi  koordinat  semua  titik dalam himpunan tersebut.

## Gambar 11. Tampilan centroid table
Hasil  dari  sebuah  visualisasi  merupakan sebagai  seni  mewujudkan  data  menjadi  bentuk  yang mudah  dipahami,  memainkan  peran    kunci  dalam
membuka  jalan  menuju  pemahaman  mendalam terhadap informasi yang kompleks.
Gambar 12. Tampilan visualisasi
4.3. Mengidentifikasi karakteristik masing- masing  klaster  kecamatan  berdasarkan prevalensi stunting di Kabupaten Ciamis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa karakteristik masing-masing klaster kecamatan berdasarkan prevalensi stunting di Kabupaten Ciamis adalah sebagai berikut:
Tabel 7. Karakteristik cluster Klaster Prevalensi Karakteristik Umum 1 <10% Kecamatan dengan tingkat kesejahteraan yang relatif tinggi, akses terhadap layanan kesehatan dan pangan bergizi yang relatif baik, serta tingkat pendidikan masyarakat yang relatif tinggi. 2 10-20% Kecamatan dengan tingkat kesejahteraan yang relatif sedang, akses terhadap layanan kesehatan dan pangan bergizi yang relatif cukup baik, serta tingkat pendidikan masyarakat yang relatif sedang. 3 >20% Kecamatan dengan tingkat kesejahteraan yang relatif rendah, akses terhadap layanan kesehatan dan pangan bergizi yang relatif kurang baik, serta tingkat pendidikan masyarakat yang relatif rendah.
Secara umum, prevalensi stunting di Kabupaten Ciamis  cenderung  berkorelasi  positif  dengan  tingkat kesejahteraan  masyarakat,  akses  terhadap  layanan kesehatan dan pangan bergizi, serta tingkat pendidikan masyarakat.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan di atas,  ada  beberapa  kesimpulan  yang  dapat  di  ambil, diantaranya  :  Terdapat  perbedaan  prevalensi  stunting antar  kecamatan  di  Kabupaten  Ciamis.  Hal  ini ditunjukkan  oleh  hasil  uji  statistic  non-parametrik yang  signifikan.  Berdasarkan  uji  non-parametrik Independent-Samples  Kruskal-Wallis  Test yang menyatakan  hipotesis  “Sebaran  Persentase  Balita Stunting  sama  antar  kategori  Nama  Kecamatan” ditolak. Jumlah klaster yang optimal untuk pengelompokan  kecamatan  di  Kabupaten  Ciamis berdasarkan  prevalensi  stunting  adalah  3.  Dengan menggunakan nilai K = 3, maka diperoleh tiga klaster kecamatan,  yaitu:  Klaster  1:  Kecamatan  dengan prevalensi  stunting  rendah  (<10%),  Klaster  2: Kecamatan  dengan  prevalensi  stunting  sedang  (10- 20%),  Klaster  3:  Kecamatan  dengan  prevalensi stunting  tinggi  (>20%),  Karakteristik  masing-masing klaster  kecamatan  berdasarkan  prevalensi  stunting  di Kabupaten  Ciamis  tertera  pada  table  7.  Karakteristik cluster .
Penulis  menyadari  ada  beberapa  kekurangan dalam  hal  penyusunan  penelitia  ini.  Oleh  karena  itu, ada beberapa saran yang diharapkan akan lebih baik ke depannya  dalam  penyusunan  penelitian,  diantaranya: Meningkatkan  jumlah  data  dan  variabel  yang dianalisis.  Jumlah  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  265  data  dari  27  Kecamatan  di Kabupaten  Ciamis.  Jumlah  data  ini  cukup  untuk melakukan  analisis  klasterisasi  dengan  algoritma  K- Means.  Namun,  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih akurat,  disarankan  untuk  meningkatkan  jumlah  data dengan menambahkan kecamatan-kecamatan lain atau wilayah  lainnya  di  Kabupaten  Ciamis.  Selain  itu, disarankan untuk menambahkan variabel-variabel lain yang dapat mempengaruhi prevalensi stunting, seperti, karakteristik demografis masyarakat, kondisi ekonomi
masyarakat,  dan  kondisi  lingkungan.  Variabel- variabel  ini  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih lengkap  tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi prevalensi stunting di Kabupaten Ciamis. Melakukan analisis  lebih  lanjut  terhadap  karakteristik  masing- masing klaster Kecamatan. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  prevalensi stunting  antar  kecamatan  di  Kabupaten  Ciamis. Namun,  penelitian  ini  hanya  memberikan  gambaran umum  tentang  karakteristik  masing-masing  klaster Kecamatan. Untuk mendapatkan informasi yang lebih mendalam, disarankan untuk melakukan analisis lebih lanjut  terhadap  karakteristik  masing-masing  klaster Kecamatan.  Analisis  lebih  lanjut  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  metode  analisis  statistik lainnya, seperti, analisis regresi atau analisis korelasi. Metode  analisis  statistik  ini  dapat  digunakan  untuk menganalisis  hubungan  antara  prevalensi  stunting dengan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Melakukan analisis longitudinal. Penelitian ini hanya menggunakan  data  prevalensi  stunting  tahun  2022. Untuk  mendapatkan  gambaran  yang  lebih  lengkap tentang  prevalensi  stunting  di  Kabupaten  Ciamis, disarankan  untuk  melakukan  analisis  longitudinal. Analisis  longitudinal  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  data  prevalensi  stunting  dari  tahun- tahun sebelumnya. Analisis ini dapat digunakan untuk melihat tren prevalensi stunting di Kabupaten Ciamis dari waktu ke waktu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Fadilah, M. Nurfaizy P, S. Lumbanbatu, and
S. Defiyanti,
“PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA BERDASARKAN FAKTOR PENYEBAB STUNTING PADA BALITA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-
MEANS,” Jurnal  Informatika  dan  Komputer) , vol. 6, no. 2, pp. 223–230, 2022.
[2]  M.  Arief  Soeleman  and  F.  Ilmu  Komputer, “Penentuan  Centroid  Awal  Pada  Algoritma  K- Means Dengan
Dynamic Artificial Chromosomes Genetic Algorithm Untuk Tuberculosis Dataset Pre-Centroid Determination  in  K-Means  Algorithm  using Dynamic  Artificial  Chromosomes  Genetic
Algorithm for Tuberculosis Dataset,” 2021.
[3]  W.  Widayani  and  H.  Harliana,  “Perbandingan Algoritma K-Means dan SFCM Pada
Pengelompokkan  Rumah  Tangga  Miskin,” Jurnal  Sains  dan  Informatika ,  vol.  6,  no.  1,  pp. 1–9, Jun. 2020, doi: 10.34128/jsi.v6i1.200.
[4]  D. Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau, I. Kamila,  U.  Khairunnisa,  P.  Studi  Sistem Informasi,  and  F.  Sains  dan  Teknologi  UIN Sultan  Syarif  Kasim  Riau,  “Perbandingan
Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  untuk Pengelompokan,” Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  dan Manajemen  Sistem  Informasi ,  vol.  5,  no.  1,  pp. 119–125, 2019.
[5]  A.  Winarta  and  W.  J.  Kurniawan,  “OPTIMASI CLUSTER K-MEANS MENGGUNAKAN METODE ELBOW PADA DATA PENGGUNA NARKOBA DENGAN PEMROGRAMAN PYTHON,” Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , vol. 5, no. 1, 2021.
[6]  P.  Sitti  Patimah,  Mk.  Suchi  Avnalurini  Sharief, and Mk. C. Penerbit Cahaya Bintang Cemerlang, PENCEGAHAN  ANAK  STUNTING  BERBASIS DESA . 2022.
[7]  Priyono, “Strategi  Percepatan  Penurunan Stunting Perdesaan (Studi Kasus Pendampingan Aksi  Cegah  Stunting  di  Desa  Banyumundu, Kabupaten  Pandeglang),” Good  Governance , vol.  16,  no.  Vol  16,  No  2  (2020):  September, 2020.
[8]  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.  20–33,  Mar.  2023, doi: 10.56211/helloworld.v2i1.230.
[9]  B. Hadi Prakoso et al. , “Klasterisasi Puskesmas dengan  K-Means  Berdasarkan  Data  Kualitas Kesehatan Keluarga dan Gizi Masyarakat,” 2023.
[10]  E.  Irfiani,  S.  Sulistia  Rani,  S.  Nusa  Mandiri  Jl Kramat  Raya  No,  and  J.  Pusat,  “Algoritma  K- Means Clustering untuk  Menentukan Nilai  Gizi Balita,” vol. 6, no. 4, pp. 17–27, 2018.
[11]  F.  Yunita,  “PENERAPAN  DATA  MINING MENGGUNKAN  ALGORITMA  K-MEANS CLUSTRING PADA PENERIMAAN MAHASISWA  BARU  (STUDI  KASUS : UNIVERSITAS ISLAM INDRAGIRI),” 2018.
[12]  E.  Haryono,  M.  Slamet,  and  S.  Damar, STATISTIKA SPSS 28 . 2023. [Online].
Available: www.penerbitwidina.com
[13]  Niken  Nanincova,  “PENGARUH  KUALITAS LAYANAN TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN NOACH CAFE AND BISTRO,” 2019.
[14]  S.  Jhade  and  M.  Muthusamy, Parametric  and Non-Parametric Analysis , vol. 1. 2023. [Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publication/37248
7275
[15]  Quraisy  Andi,  “Normalitas  Data  Menggunakan Uji Kolmogorov-Smirnov dan Saphiro-Wilk,” J- HEST: Journal of Healt, Education, Economics, Science, and Technology , vol. 3, no. 1, pp. 7–11, 2020.