## Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia
Vol.17, No.1, Tahun 2023 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Clustering  Wilayah  Kerawanan  Stunting Menggunakan Metode Fuzzy Subtractive Clustering
Ratna Dwi Christyanti 1 , Dady Sulaiman 2 , Adymas Putro Utomo 3 , Muhammad Ayyub 4 1,4 Matematika Universitas Kaltara
2 Fisika Universitas Kaltara
3 Agroteknologi Universitas Kaltara Email : ratnadwichristyantii@gmail.com
ABSTRAK . Stunting adalah kurangnya gizi kronis yang dialami balita sehingga menyebabkan tubuh terlampau pendek untuk usianya. Di Kabupaten Bulungan, stunting merupakan  suatu permasalahan yang fokus ditangani oleh pemerintah. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui cluster tingkat kerawanan stunting. Metode yang digunakan adalah Fuzzy Subtractive Clustering (FSC). Tahapan metode pada penelitian ini adalah pengumpulan data; proses clustering menggunakan  metode  FSC;  proses  penentuan  calon  pusat cluster ;  proses  pertimbangan  pusat cluster dengan menggunakan berbagai parameter; selanjutnya clustering data yang diberikan sebelumnya ke dalam cluster yang sesuai berdasarkan derajat keanggotaan masing-masing. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa jari-jari (𝑟) yaitu 0,92 menghasilkan jumlah cluster terbaik. Jumlah cluster yang terbentuk sebanyak 7 cluster sebagai berikut, cluster 1 terdapat 2 kecamatan, cluster 2 terdapat 3 kecamatan, cluster 3 terdapat 3 kecamatan, cluster 4 terdapat 1 kecamatan, cluster 5 terdapat 1 kecamatan, cluster 6 terdapat 1 kecamatan, dan cluster 7 terdapat 1 kecamatan.
Kata Kunci: Stunting; Clustering ; Fuzzy Subtractive Clustering (FSC)
ABSTRACT. Stunting is a chronic lack of nutrition experienced by toddlers, causing the body to be too short for its age. In Bulungan Regency, stunting is a problem that the government focuses on handling. Based on these problems, this study aims to determine the clusters of stunting susceptibility levels. The method used is Fuzzy Subtractive Clustering (FSC). The method stages in this research are data collection; clustering process using the FSC method; the process of determining the  candidate  cluster  center;  the  cluster  center  consideration  process  using  various  parameters;  then  clustering  the previously given data into the appropriate cluster based on the degree of membership of each. From this study it can be concluded that the radius (r) of 0,92 produces the best number of clusters. The number of clusters formed is 7 clusters as follows, cluster 1 has 2 sub-districts, cluster 2 has 3 sub-districts, cluster 3 has 3 sub-districts, cluster 4 has 1 sub-district, cluster 5 has 1 sub-district, cluster 6 has 1 sub-district, and cluster 7 has 1 district.
Keywords: Stunting; Clustering ; Fuzzy Subtractive Clustering (FSC)

## PENDAHULUAN
Latar belakang dari penelitian ini yaitu maraknya kasus stunting di wilayah Kalimantan Utara. Stunting merupakan salah satu masalah yang menghambat perkembangan manusia secara global (1). Indonesia masih mengalami  permasalahan  dalam  masalah  gizi  dan  tumbuh  kembang  anak.  UNICEF  mengemukakan  sekitar 80% anak stunting terdapat di 24 negara berkembang di Asia dan Afrika (2). Berdasarkan estimasi UNICEF, ada 31,8% anak stunting di Indonesia, sehingga meraih predikat very high (3). Permasalahan stunting saat ini menjadi permasalahan yang fokus dilakukan Pemprov Kaltara. Diketahui, bahwa prevalensi stunting di Kaltara pada 2018 sebesar 26,9% dan 2019 sebesar 26,25%.
Penyelesaian  permasalahan  tersebut  adalah  dengan  menentukan  lokasi  fokus  (lokus)  penanganan permasalahan gizi buruk stunting di wilayah Kaltara (4). Pemerintah daerah Kabupaten Bulungan menjadikan rencana  penanganan  stunting  sebagai  salah  satu  program  prioritas  dari  Kabupaten  Bulungan.  Hal  ini dikarenakan tingginya angka stunting di Kabupaten Bulungan pada tahun 2019 lalu jumlah balita pendek atau stunting di Kabupaten Bulungan sebanyak 1.235 anak atau 24,76% dari total balita yang ada.
Permasalahan yang akan diteliti pada penelitian ini adalah pengklasteran wilayah rawan stunting dengan menggunakan metode (algoritma) klasterisasi. Banyak pilihan metode yang dapat digunakan pada penelitian ini,  seperti  K-Means,  K-Medoid,  dan  Wavecluster  (5,6).  Salah  satu  metode  (algoritma)  yang  telah dikembangkan dalam analisis fuzzy clustering adalah metode Fuzzy Subtractive Clustering (FSC) (7). Metode FSC ditemukan oleh Chiu pada tahun 1994 dengan suatu pusat cluster pasti merupakan salah satu data yang ikut di cluster , yaitu dimana derajat keanggotaannya pada cluster tersebut sama dengan satu (8,9,10). Konsep
dasar dari FSC adalah menentukan daerah-daerah dalam suatu variabel yang memiliki densitas tinggi terhadap titik-titik disekitarnya (11,12).
Tujuan khusus dari penelitian ini adalah 1) menentukan clustering tingkat kerawanan stunting di suatu wilayah  dengan  menggunakan  metode  FSC    dan  2)  melakukan  simulasi clustering tersebut  dengan menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Dinas Kesehatan dan Bappeda Kabupaten Bulungan tahun 2021. Pada metode ini, data-data yang ada akan dikelompokkan menjadi beberapa cluster sesuai dengan atribut yang ditentukan.
Telah banyak penelitian sebelumnya dalam Clustering yang tampak pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Beberapa Penelitian Sebelumnya yang Relevan No. Penulis Tujuan Metode Kelebihan Kekurangan 1. Nagari dan Inayati (6) Mengaplikasikan clustering pada permasalahan status gizi Analisis Pembahasan berfokus pada clustering Hanya berfokus pada masalah status gizi. 2. Efendi (13) Penerapan clustering pada permasalahan status gizi Pengembangan Menggunakan perangkat lunak visual basic Menggunakan K-Means yang akurasinya tidak cukup baik 3. Mahmudi, dkk (14) Mengelompokkan pekerjaan menggunakan clustering Analisis kuantitatif Penerapan pada pengelompokk an pekerjaan Menggunakan metode Waterfall yang peluang errornya lebih besar
Permasalahannya adalah hingga saat ini belum ada clustering tingkat kerawanan stunting berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi stunting di Kabupaten Bulungan  menggunakan metode Fuzzy Subtractive Clustering (FSC).  Diharapkan  dengan  adanya  penelitian  ini  adalah clustering tingkat  kerawanan  stunting berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi stunting di Kabupaten Bulungan dapat diukur dengan tepat.

## METODE
Clustering merupakan suatu metode yang digunakan untuk mendeteksi suatu struktur pada dataset (11). Metode ini banyak dipakai untuk menemukan pola dataset, baik menggunakan label ataupun tanpa label (15). Klastering  bersifat  tidak terawasi ( unspervised ) sehingga dapat  digunakan pada dataset  yang tidak memiliki variabel  target  ataupun  dataset  yang  tidak  diketahui  kaitan  antarvariabelnya  (16,17).  Salah  satu  metode clustering yang tidak terawasi ini adalah Fuzzy clustering . Fuzzy clustering adalah  metode  pengelompokan  berdasarkan  derajat  keanggotaan  yang  mencakup himpunan fuzzy sebagai  dasar  pembobotan  bagi  pengelompokan  (18).  Adapun  algoritma Fuzzy  Subtractive Clustering (FSC) adalah sebagai berikut (19): 1. Input data yang akan di cluster
2. Menetapkan nilai awal dari variabel berikut (20) :
a. Jari-jari setiap atribut data (𝑟)
b. Squash factor (𝑞) c. Accept ratio (𝑎𝑟) d. Reject ratio (𝑟𝑟)
e. Nilai minimum dan maksimum data. menggunakan validitas clustering metode Partition Coefficient Index (PCI) 3. Menormalisasi setiap data dengan rumus : 𝑋 𝑖𝑗 𝑛𝑜𝑟𝑚 = 𝑋𝑖𝑗−𝑋𝑚𝑖𝑛𝑗 𝑋𝑚𝑎𝑥𝑗−𝑋𝑚𝑖𝑛𝑗
4. Tentukan potensi awal tiap titik data
a. 𝑖 = 1
b. Kerjakan hingga 𝑖 = 𝑛 𝑇 𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 ; 𝑗 = 1,2, … 𝑚
Hitung :
𝐷𝑖𝑠𝑡 𝑖𝑗 = 𝑇 𝑗 − 𝑋 𝑖𝑗 𝑟 ; 𝑗 = 1,2, … 𝑚;   𝑖 = 1,2, … 𝑛
𝐷𝑆 𝑖𝑗 = ∑(𝐷𝑖𝑠𝑡 𝑖𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ; 𝑗 = 1,2, … 𝑚;   𝑖 = 1,2, … 𝑛
Potensi awal :
Jika 𝑚 = 1, maka 𝐷 𝑘 = ∑ 𝑒 −4(𝐷𝑖𝑠𝑡 𝑖𝑗 2 ) 𝑛 𝑖=1 Jika 𝑚 > 1, maka 𝐷 𝑘 = ∑ 𝑒 −4(∑ 𝐷𝑖𝑠𝑡 𝑖𝑗 2 ) 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 5. Mencari titik dengan potensi tertinggi : a. 𝑀 = 𝑚𝑎𝑥[𝐷 𝑘 |𝑘 = 1,2, … 𝑛]; untuk iterasi ke-1 b. ℎ = 𝑖, sedemikian hingga 𝐷 𝑖 = 𝑀 . 6. Menentukan pusat cluster dan kurangi potensinya terhadap titik-titik disekitarnya :
a. Center = [ ] b. 𝑉 𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 ;  𝑗 = 1,2, … 𝑚 c. 𝐶 = 0 (jumlah cluster ) d. Kondisi = 1 e. 𝑍 = 𝑀 f. Kerjakan jika (Kondisi ≠ 0 ) dan (Z ≠ 0 ) Jika: 1) Kondisi = 0 (Sudah tidak ada calon cluster baru lagi);
2) Rasio = 𝑍 𝑀 ;
3) Jika nilai 𝑟 > 𝑎𝑟 , maka kondisi = 1; (ada calon pusat cluster baru);
4) Jika kondisi ≠ 1 , maka
Jika 𝑟 > 𝑟𝑟 , calon  baru akan diterima jika keberdaannya cukup jauh dari pusat cluster yang telah ada. Maka kerjakan:
𝑀𝑑 = −1 Kerjakan untuk 𝑖 = 1 sampai = 𝐶 : i. 𝐺 𝑖𝑗 = 𝑉 𝑗 −𝐶 𝑖𝑗 𝑟 ; 𝑗 = 1,2, … 𝑚 ; ii. 𝑆𝑑 𝑖 = ∑ (𝐺 𝑖𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ;
iii. Jika (𝑀𝑑 < 0) atau (𝑆𝑑 < 𝑀𝑑) , maka 𝑀𝑑 = 𝑆𝑑;
a) 𝑆𝑚𝑑 = √𝑀𝑑;
b) Jika (𝑟 + 𝑀𝑑𝑠) ≥ 1, calon  pusat cluster diterima  sebagai  pusat cluster baru; c) Jika (𝑟 + 𝑀𝑑𝑠) < 1, calon pusat cluster tidak diterima dan tidak  akan  dipertimbangkan  kembali  sebagai  pusat cluster dan potensi data tersebut dibuat menjadi 0.
5) Jika kondisi = 1 (Calon pusat cluster baru diterima sebagai pusat cluster baru), kerjakan : 𝐶 = 𝐶 + 1 𝐶 𝑖𝑗 = 𝑉 ;
Kurangi potensi dari titik-titik didekat pusat  :
a) 𝑆 𝑖𝑗 = 𝑉 𝑗 −𝑋 𝑖𝑗 𝑟 𝑗 ∙ 𝑞 ; 𝑗 = 1,2, … 𝑚; 𝑖 = 1,2, … 𝑛 ;
b) 𝑆𝑇 𝑖 = (∑ (𝑆 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 ) c) 𝐷𝑒 𝑖 = 𝑀  ∙   𝑒 −4[∑ (𝑆 𝑖𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] d) 𝐷 𝑖 𝑡 = 𝐷 𝑖 𝑡−1 − 𝐷𝑒 𝑖 Jika 𝐷 𝑖 𝑡 ≤ 0, maka 𝐷 𝑖 𝑡 = 0; 𝑖 = 1,2, … 𝑛 ; 𝑍 = 𝑚𝑎𝑥[𝐷 𝑖 |𝑖 = 1,2, … 𝑛];
6) Jika kondisi = 2 ( Calon pusat baru tidak diterima sebagai pusat baru), maka
i. 𝐷 ℎ = 0;
ii. 𝑍 = 𝑚𝑎𝑥[𝐷 𝑖 |𝑖 = 1,2, … 𝑛]; iii. Pilih ℎ = 1 , sedemikian hingga 𝐷 𝑖 = 𝑍 ; 7. Mengembalikan pusat cluster dari bentuk ternormalisasi ke bentuk semula (denormalisasi).
𝐶 𝑖𝑗𝑑𝑒𝑛𝑜𝑟𝑚 =   [𝐶 𝑖𝑗 ∙ (𝑋𝑚𝑎𝑥 𝑗 − 𝑋𝑚𝑖𝑛 𝑗 ) ] + 𝑋𝑚𝑖𝑛 𝑗
8. Menghitung nilai sigma cluster (𝜎 𝑗 )
𝜎 𝑗 = 𝑟 𝑗 ∙ ( 𝑋𝑚𝑎𝑥 𝑗 − 𝑋𝑚𝑖𝑛 𝑗 √8 )
Derajat keanggotaan suatu titik data 𝑋 𝑖 pada cluster ke- 𝑘 adalah
𝜇 𝑘𝑖 = 𝑒 − ∑ (𝑋𝑖𝑗−𝐶𝑘𝑗) 2 2𝜎𝑗 2 𝑚 𝑗=𝑖
9. Menentukan letak cluster C luster dengan  nilai  derajat keanggotaan yang paling besar pada suatu data merupakan letak cluster data tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data
Berdasarkan data prevalensi  balita stunting di Kabupaten Bulungan, terdapat  12 lokasi yang menjadi fokus  utama.  Data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  dari  Dinas  Kesehatan  dan  Bappeda  Kabupaten Bulungan tahun 2021. Tabel 2 merupakan data prevalensi balita stunting di Kabupaten Bulungan Tahun 2021.
Sumber : Profil Kesehatan Kabupaten Bulungan Tahun 2021

## Penyelesaian dengan Metode  Fuzzy Subtractive Clustering
Data prevalensi stunting di Kabupaten Bulungan 2021 pada Tabel 1 tersebut akan diolah menggunakan metode Fuzzy  Subtractive  Clustering .  Berbeda  dengan Fuzzy  C-Means ,  pada Fuzzy  Subtractive  Clustering tidak bisa ditentukan jumlah kelompoknya terlebih dahulu. Jumlah kelompok akan menyesuaikan dengan jari- jari yang diberikan. Untuk mendapatkan  nilai awal terbaik, dilakukan pengujian terlebih dahulu menggunakan validitas clustering dengan metode Coeficient Partition Index (CPI). Didapatkan nilai awal terbaik untuk data stunting yang digunakan sebagai berikut : a. 𝑟 = 0.92
b. 𝑎𝑟 = 0.5 c. 𝑟𝑟 = 0.15 d. 𝑞 = 1.25
e. 𝑋𝑚𝑖𝑛 = [ 3450.00;  0.03;  1385.00;  1725.00;  259.69;  2.33;  49.57; 50.90] f. 𝑋𝑚𝑎𝑥 = [49565.00;   4.86;   6016.00;   24782.50;   1906.35;  12.00;  106.91;  130.69]
Proses perhitungan normalisasi data dilakukan dari 𝑗 = 1,2, … ,8; dan 𝑖 = 1,2, … ,12 . Hasil perhitungan seluruh data disajikan pada Tabel 3.
Tabel 2. Tabel Prevalensi Stunting Di Kabupaten Bulungan Tahun 2021 Lokasi 𝑿 𝟏 𝑿 𝟐 𝑿 𝟑 𝑿 𝟒 𝑿 𝟓 𝑿 𝟔 𝑿 𝟕 𝑿 𝟖 Long Bia 4155.00 4.86 1385.00 4155.00 259.69 2.70 70.83 70.37 Long Bang 3940.00 2.60 1970.00 3940.00 437.78 5.48 105.97 130.69 Tanjung Palas 14059.00 1.03 2811.80 7029.50 520.70 2.33 88.11 71.40 Antutan 3450.00 2.18 1725.00 1725.00 492.86 12.00 81.36 79.63 Long Beluah 6549.00 2.00 2183.00 3274.50 654.90 9.89 49.57 50.90 Pimping 10997.00 0.03 2199.40 5498.50 646.88 8.79 87.83 60.39 Tanah Kuning 15874.00 1.77 5291.33 7937.00 755.90 8.97 106.91 71.58 Tanjung Selor 49565.00 0.68 5507.22 24782.50 1906.35 8.29 94.07 82.26 Bumi Rahayu 6080.00 1.52 1520.00 3040.00 264.35 2.88 102.86 56.09 Salimbatu 12032.00 1.93 6016.00 6016.00 501.33 7.76 103.35 84.90 Sekatak Buji 10040.00 3.32 3346.67 10040.00 436.52 10.55 93.68 77.27 Bunyu 11711.00 2.55 2927.75 11711.00 1064.64 4.19 85.71 94.85
Tabel 3. Data yang telah ternormalisasi
Lokasi 𝑿 𝟏 𝑿 𝟐 𝑿 𝟑 𝑿 𝟒 𝑿 𝟓 𝑿 𝟔 𝑿 𝟕 𝑿 𝟖 Long Bia 0.0153 1.0000 0 0.1054 0 0.0383 0.3708 0.2440 Long Bang 0.0106 0.5321 0.1263 0.0961 0.1082 0.3257 0.9836 1.0000 Tanjung Palas 0.2301 0.2070 0.3081 0.2301 0.1585 0 0.6721 0.2569 Antutan 0 0.4451 0.0734 0 0.1416 1.0000 0.5544 0.3601 Long Beluah 0.0672 0.4079 0.1723 0.0672 0.2400 0.7818 0 0 Pimping 0.1637 0 0.1759 0.1637 0.2351 0.6680 0.6672 0.1189 Tanah Kuning 0.2694 0.3602 0.8435 0.2694 0.3013 0.6867 1.0000 0.2592 Tanjung Selor 1.0000 0.1346 0.8901 1.0000 1.0000 0.6163 0.7761 0.3930 Bumi Rahayu 0.0570 0.3085 0.0292 0.0570 0.0028 0.0569 0.9294 0.0650 Salimbatu 0.1861 0.3934 1.0000 0.1861 0.1467 0.5615 0.9379 0.4261 Sekatak Buji 0.1429 0.6812 0.4236 0.3606 0.1074 0.8501 0.7693 0.3305 Bunyu 0.1791 0.5217 0.3331 0.4331 0.4888 0.1923 0.6303 0.5508 Pada iterasi ke 7 diperoleh 𝑟 ≥ 𝑎𝑟 , maka calon pusat cluster akan diterima sebagai pusat cluster . Sehingga jumlah cluster = 7 , sebagai berikut
0.2694 0.3602 0.8435  0.2694  0.3013  0.6867  1.0000  0.2592 0.2301 0.2070 0.3081  0.2301  0.1585 0 0.6721  0.2569 0 0.4451 0.0734 0 0.1416  1.0000  0.5544  0.3601 1.0000 0.1346 0.8901  1.0000  1.0000  0.6163  0.7761  0.3930 0.0153 1.0000 0 0.1054 0 0.0383  0.3708  0.2440 0.0106 0.5321 0.1263  0.0961  0.1082  0.3257  0.9836  1.0000 0.0672 0.4079 0.1723  0.0672  0.2400  0.7818 0 0
Iterasi  di  hentikan karena tidak ada lagi kandidat pusat cluster . Terlihat  pada nilai  potensi  baru pada iterasi terakhir bernilai = 0 atau ≤ 0 maka iterasi dihentikan. Selanjutnya, proses perhitungan denormalisasi pusat cluster , diperoleh hasil perhitungan sebagai berikut :
1.0e+04 * 1.5874 0.0002  0.5291 0.7937  0.0756 0.0009  0.0107 0.0072 1.4059 0.0001  0.2812 0.7029  0.0521 0.0002  0.0088 0.0071 0.3450 0.0002  0.1725 0.1725  0.0493 0.0012  0.0081 0.0080 4.9565 0.0001  0.5507 2.4783  0.1906 0.0008  0.0094 0.0082 0.4155 0.0005  0.1385 0.4155  0.0260 0.0003  0.0071 0.0070 0.3940 0.0003  0.1970 0.3940  0.0438 0.0005  0.0106 0.0131 0.6549 0.0002  0.2183 0.3275  0.0655 0.0010  0.0050 0.0051
Menggunakan metode fuzzy subtractive clustering didapatkan hasil dengan nilai derajat keanggotaan disajikan pada Tabel 4 sebagai berikut :
Tabel 4. Derajat Keanggotaan Tiap Data pada Setiap Cluster dengan Metode Fuzzy Subtractive Clustering Wilayah Derajat keanggotaan data pada cluster ke- Data cenderung masuk di cluster ke- 1 2 3 4 5 6 7 1  2  3  4  5  6  7 Long Bia 0.0000 0.0140 0.0020 0.0000 1.0000 0.0024  0.0036 * Long Bang 0.0016 0.0106 0.0064 0.0000 0.0024 1.0000  0.0000 * Tanjung Palas 0.0134 1.0000 0.0028 0.0000 0.0140 0.0106  0.0028 * Antutan 0.0061 0.0028 1.0000 0.0000 0.0020 0.0064  0.0879 * Long Beluah 0.0005 0.0028 0.0879 0.0000 0.0036 0.0000  1.0000 * Pimping 0.0313 0.0778 0.1181 0.0000 0.0005 0.0019  0.0448 * Tanah Kuning 1.0000 0.0134 0.0061 0.0004 0.0000 0.0016  0.0005  *
Dari Tabel 4 tersebut dapat disimpulkan bahwa a. cluster 1 terdapat 2 kecamatan yaitu Tanah Kuning dan Salimbatu b. cluster 2 terdapat 3 kecamatan yaitu Tanjung Palas, Bumi Rahayu dan Bunyu c. cluster 3 terdapat 3 kecamatan yaitu Antutan, Pimping dan Sekatak Buji d. cluster 4 terdapat 1 kecamatan yaitu Tanjung Selor e. cluster 5 terdapat 1 kecamatan yaitu Long Bia
f. cluster 6 terdapat 1 kecamatan yaitu Long Bang
g. cluster 7 terdapat 1 kecamatan yaitu Long Beluah

## Penyelesaian Dengan Metode Fuzzy Subtractive Clustering Berbantu GUI MATLAB
Hasil output pengerjaan dengan berbantu GUI MATLAB pada Gambar 1 berikut :
Gambar 1. Output menggunakan Fuzzy Subtractive Clustering berbantu GUI MATLAB
Dari pengerjaan berbantu GUI MATLAB tersebut, dapat disimpulkan bahwa pengerjaan menggunakan metode Fuzzy  Subtractive  Clustering yang  telah  dikerjakan  manual  sama  hasilnya  dengan  pengerjaan menggunakan aplikasi GUI MATLAB yaitu
a. cluster 1 terdapat 2 kecamatan yaitu Tanah Kuning dan Salimbatu
b. cluster 2 terdapat 3 kecamatan yaitu Tanjung Palas, Bumi Rahayu dan Bunyu
c. cluster 3 terdapat 3 kecamatan yaitu Antutan, Pimping dan Sekatak Buji d. cluster 4 terdapat 1 kecamatan yaitu Tanjung Selor
e. cluster 5 terdapat 1 kecamatan yaitu Long Bia
f. cluster 6 terdapat 1 kecamatan yaitu Long Bang
g. cluster 7 terdapat 1 kecamatan yaitu Long Beluah

## KESIMPULAN
Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa menggunakan metode Fuzzy Subtractive Clustering (FSC) dengan  jari-jari (𝑟) yaitu  0,92  dihasikan  jumlah cluster terbaik.  Jumlah cluster yang  terbentuk  sebanyak  7
Tanjung Selor 0.0004 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000  0.0000 * Bumi Rahayu 0.0023 0.2682 0.0041 0.0000 0.0200 0.0079  0.0009 * Salimbatu  0.5925 0.0122 0.0024 0.0000 0.0001 0.0033  0.0002  * Sekatak Buji 0.1334 0.0087 0.1514 0.0000 0.0035 0.0104  0.0111 * Bunyu 0.0205 0.1678 0.0053 0.0001 0.0143 0.0413  0.0022 *
cluster .  Pada cluster 1  terdapat  2  kecamatan  yaitu  Tanah  Kuning  dan  Salimbatu.  Pada cluster 2  terdapat  3 kecamatan yaitu Tanjung Palas, Bumi Rahayu dan Bunyu. Pada cluster 3 terdapat 3 kecamatan yaitu Antutan, Pimping dan Sekatak Buji. Pada cluster 4 terdapat 1 kecamatan yaitu Tanjung Selor. Pada cluster 5 terdapat 1 kecamatan yaitu Long Bia. Pada cluster 6 terdapat 1 kecamatan yaitu Long Bang. Dan pada cluster 7 terdapat 1 kecamatan yaitu Long Beluah.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Direktorat  Riset  dan  Pengabdian  Masyarakat  (DRPM) Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan atas dukungan yang diberikan kepada peneliti berupa bantuan dana penelitian  dengan  skema  Penelitian  Dosen  Pemula  (PDP)  Tahun  2022  yang  menunjang  berlangsungnya penelitian ini dengan baik.

## DAFTAR RUJUKAN
1. Siswati  T,  Hoekstra  T,  Kusnanto  H.  Stunting  among  children  Indonesian  urban  areas:  What  is  the  risk factors?  Jurnal  Gizi  dan  Dietetik  Indonesia  (Indonesian  Journal  of  Nutrition  and  Dietetics).  2020  Aug 27;8(1):1–8.
2. Ni’mah  K,  Nadhiroh  SR.  Faktor  yang  berhubungan  dengan  kejadian  stunting  pada  balita.  Media  Gizi Indonesia. 2015;10(1):13–9.
3. Budiastutik I, Nugraheni SA. Determinant of stunting in indonesia: a review article. Indonesian Journal of Healthcare Research. 2018;1(2):43–9.
4. Mulyaningsih T, Mohanty I, Widyaningsih V, Gebremedhin TA, Miranti R, Wiyono VH. Beyond personal factors:  Multilevel  determinants  of  childhood  stunting  in  Indonesia.  PLOS  ONE.  2021  Nov 19;16(11):e0260265.
5. Ahmed  M,  Seraj  R,  Islam  SMS.  The  k-means  Algorithm:  A  Comprehensive  Survey  and  Performance Evaluation. Electronics. 2020 Aug;9(8):1295.
6. Nagari  SS,  Inayati  L.  IMPLEMENTATION  OF  CLUSTERING  USING  K-MEANS  METHOD  TO DETERMINE NUTRITIONAL STATUS. Jurnal Biometrika dan Kependudukan. 2020 Jun 15;9(1):62–8.
7. Safitri  D,  Rahmawati  R,  Hitasari  OK.  Fuzzy  subtractive  clustering  berdasarkan  kejadian  bencana  alam pada kabupaten/kota di  jawa tengah. Jurnal  Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang [Internet].
2017 [cited 2022 Feb 13];5(2). Available from:
https://jurnal.unimus.ac.id/index.php/statistik/article/view/3190
8. Haryati AE, Surono S. Comparative study of distance measures on fuzzy subtractive clustering. MEDIA STATISTIKA. 2022 Jan 11;14(2):137–45.
9. Haryati  AE,  Surono  S,  Suparman  S.  Implementation  of  minkowski-chebyshev  distance  in  fuzzy subtractive clustering. EKSAKTA: Journal of Sciences and Data Analysis. 2021 Jun 23;2(2):82–7.
10. Setare,  M.  R.  and  Sajadi,  S.  N.  Clustering  with  Principal  Component  Analysis  and  Fuzzy  Subtractive Clustering  Using  Membership  Function  Exponential  and  Hamming  Distance.  The  5 th International Conference on Information Technology and Digital Applications (ICITDA).  2020 Mar 17: 2(2):17– 57 11. Alashwal  H,  El  Halaby  M,  Crouse  JJ,  Abdalla  A,  Moustafa  AA.  The  Application  of  Unsupervised Clustering  Methods to  Alzheimer’s Disease. Frontiers in  Computational  Neuroscience [Internet]. 2019 [cited 2022 Jun 23];13. Available from: https://www.frontiersin.org/article/10.3389/fncom.2019.00031 . 12. Hayati, M. N., Goejantoro, R., et al. Penerapan metode subtractive fuzzy c-means pada tingkat partisipasi pendidikan  jenjang  sekolah  menengah  atas/sederajat  di  kabupaten/kota  pulau  kalimantan  tahun  2018. Journal of Statistics and Its Applications.2020 Des:2(2):63–74.
13. Efendi M. Penerapan metode k-means clustering pada sistem pendukung keputusan penentuan status gizi batita. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika). 2018 Sep 3;2(2):184–9.
14. Mahmudi  A,  Nataly S,  Kusyanti  DE.  Pengelompokan  pekerjaan  pembenahan  jaringan  irigasi  tersier  di kabupaten malang menggunakan metode k-means clustering. Sinteks : Jurnal Teknik. 2018 Jul 9;7(1):9– 15.
15. Liu Y, Zhang Y, Chao H. Incremental fuzzy clustering based on feature reduction. Journal of Electrical and Computer Engineering [Internet]. 2022 Mar 28 [cited 2022 Jun 23];2022:e8566253. Available from: https://www.hindawi.com/journals/jece/2022/8566253/ .
16. Zolghadr A, Jalalian A. A fuzzy clustering based method for the spatio-temporal data analysis. Journal of Computer  Science  [Internet].  2022  Jun  13  [cited  2022  Jun  23];18(6):480–95.  Available  from: https://thescipub.com/abstract/jcssp.2022.480.495 .
17. Fitri, N. A., Hayati, M. N., and Goejantoro, R. Grouping Districts/Cities in Kalimantan Island Based on The People’s Welfare Indicators Using Fuzzy C-Means and Subtractive Fuzzy C-Means Methods. Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi. 2021 Sep:18(1):141–149.
18. Azizah N, Yuniarti D, Goejantoro R. Penerapan metode fuzzy subtractive clustering. EKSPONENSIAL. 2019 Jan 22;9(2):197–206.
19. Kusumadewi,    S    &    Purnomo,    H.  Aplikasi  Logika    Fuzzy    untuk    Pendukung    Keputusan  Edisi  2. Yogyakarta: Graha Ilmu. 2013.
20. Cahyaningrum,  P.  L.  S.  (2019).  Indonesian  community  welfare  levels  clustering  using  the  fuzzy subtractive clustering ( FCM ) method. Journal of Physics . 2019Jan 21-22: 4(8).