## Sistem Informasi Geografis Pemetaan Penyebaran
Stunting Menggunakan Metode K-Means

## di Kecamatan Sitiotio
Andi Roi Berlian Siringoringo* 1 , Kana Saputra 2
1 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Medan
Jl. Williem Iskandar Pasar V Medan Estate, Sumatera Utara , Telp : (0616) 613-365 E-mail: * 1 andirumapea12@gmail.com , 2 kanasaputra@gmail.com

## Abstrak
Salah  satu  isu  kesehatan  yang  sering  muncul  di  Indonesia  adalah  stunting.  Stunting  adalah keadaan gizi yang dinilai berdasarkan indeks PB/U atau TB/U, dengan hasil pengukuran berada di kisaran -2 SD hingga -3 SD (pendek/terhambat pertumbuhan) dan kurang dari -3 SD (sangat pendek/sangat  terhambat  pertumbuhan)  dalam  penilaian  status  gizi  anak  berdasarkan antropometri.  Maksud  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  Sistem  Informasi Geografis  (SIG)  dengan  menggunakan  metode  K-Means  untuk  mengidentifikasi  penyebaran kasus  stunting  di  Kecamatan  Sitiotio.  K-Means  adalah  metode  pengelompokan  data  yang membagi  data  menjadi  beberapa  kelompok  berdasarkan  kesamaan,  dengan  masing-masing kelompok  berada  di  lokasi  yang  berbeda.  Hasil  analisis  dengan  metode  K-Means  untuk memetakan  penyebaran  kasus  stunting  di  wilayah  tersebut  adalah  sebagai  berikut:  Cluster  1 (Zona  Hijau)  mencakup  daerah  Sabulan,  Buntuh  Mauli,  Janjimaria.  Cluster  2  (Zona  Kuning) mencakup daerah Parsaoran, Holbung. Cluster 3 (Zona Merah) mencakup daerah Cinta Maju, Janjiraja, Tamba Dolok. Pembuatan Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk memetakan kasus stunting di wilayah Kecamatan Sitiotio bertujuan untuk memberikan informasi yang lebih efisien dalam  pemetaan,  pemantauan,  dan  pengambilan  keputusan  terkait  penanganan  stunting. Pengujian kinerja sistem menggunakan Black Box testing juga telah berjalan dengan baik.
.
Kata kunci— Sistem Informasi Geografis, Stunting, K-Means

## Abstract
One  of  the  health  issues  that  often  arise  in  Indonesia  is  stunting.  Stunting  is  a  nutritional condition assessed based on the PB/U or TB/U index, with measurement results in the range of - 2 SD to -3 SD (short/stunted) and less than -3 SD (very short/very stunted) in anthropometric- based child nutritional status assessment. The purpose of this research is to develop a Geographic Information System (GIS) using the K-Means method to identify the distribution of stunting cases in Sitiotio Sub-district. K-Means is a data clustering method that divides data into groups based on similarity, with each group being in a different location. The results of the analysis using the K-Means method to map the distribution of stunting cases in the region are as follows: Cluster 1 (Green  Zone)  includes  the  Sabulan,  Buntuh  Mauli,  Janjimaria  areas.  Cluster  2  (Yellow  Zone) includes the areas of Parsaoran vg, Holbung. Cluster 3 (Red Zone) includes the areas of Cinta Maju, Janjiraja, Tamba Dolok. The creation of a Geographic Information System (GIS) to map stunting  cases  in  Sitiotio  Sub-district  aims  to  provide  more  efficient  information  in  mapping, monitoring, and decision-making related to handling stunting cases.

## Keywords— Geographic Information System, Stunting, K-Means clustering

## 1. PENDAHULUAN
alah satu permasalahan kesehatan yang sering terjadi di Indonesia adalah stunting. Stunting adalah  kondisi  gizi  yang  dinilai  berdasarkan  indeks  PB/U  atau  TB/U,  dengan  hasil pengukuran berada pada ambang batas (Z-Score) <-2 SD hingga -3 SD (pendek/ stunted) dan <- 3  SD  (sangat  pendek/severely  stunted)  dalam  penilaian  antropometri  status  gizi  anak.  Ini merupakan masalah kurang gizi kronis yang disebabkan oleh asupan gizi yang tidak mencukupi selama periode yang cukup lama, akibat pemberian makanan yang tidak sesuai dengan kebutuhan gizi. Stunting dapat terjadi mulai dari masa janin dalam kandungan dan hanya terlihat saat anak mencapai  usia  dua  tahun.  Tanpa  peningkatan  pertumbuhan  yang  sesuai (catch-up  growth), kondisi  ini  dapat  menyebabkan  penurunan  pertumbuhan  dan  berkontribusi  pada  masalah kesehatan  masyarakat  seperti  peningkatan  risiko  penyakit,  kematian,  serta  hambatan  dalam perkembangan motorik dan mental[1].
Stunting  terjadi  karena  pengasuhan  yang  tidak  memadai,  kurangnya  perawatan  kesehatan bagi ibu hamil, kurangnya pemahaman keluarga tentang makanan bergizi, dan kesulitan dalam akses air bersih dan sanitasi[2]. Tingkat stunting di Indonesia masih cukup signifikan pada tahun 2007 dengan angka prevalensi mencapai 36,8%. Pada tahun 2010, angka ini turun sedikit menjadi 35,6%, tetapi meningkat lagi menjadi 37,2% pada tahun 2013. Namun, pada tahun 2018, terjadi penurunan  signifikan  dalam  prevalensi  stunting  di  Indonesia  menjadi  30,8%,  yang  kemudian dipertahankan  pada  tahun  2019[3].  Prevalensi  kasus  stunting  mengalami  penurunan  signifikan dari tahun ke tahun. Pada tahun 2021, prevalensi kasus stunting berada pada angka 27,67%, lalu turun menjadi 24,4% pada tahun 2022, dan kemudian menurun lagi menjadi 21,6%. Berdasarkan kriteria WHO, Indonesia diklasifikasikan sebagai negara dengan masalah stunting. Di Sumatera Utara, situasinya masih mengkhawatirkan, dengan hasil Survei Status Gizi Indonesia (SSGI) 2022 menunjukkan penurunan prevalensi kasus stunting dari 25,8% pada tahun 2021 menjadi 21,1%, meskipun masih tinggi dengan angka 4,7%[3]. Jumlah kasus stunting di Kabupaten Samosir pada tahun 2022 mengalami penurunan dibandingkan dengan tahun 2021, dari 1223 balita (13,56%) menjadi 952 balita (10,26%).
Alasan  utama  untuk  melakukan  penelitian  ini  adalah  karena  proses  penanganan  kasus stunting  oleh  pemerintah  melibatkan  banyak  faktor,  termasuk  faktor  lingkungan,  yang  sering menjadi  penyebab  peningkatan  kasus  stunting  di  suatu  wilayah.  Stunting  secara  erat  terkait dengan  geografi  atau  lokasi,  sehingga  mengetahui  lokasi-lokasi  dengan  tingkat  kasus  stunting yang tinggi adalah penting untuk memberikan penanganan yang tepat. Di Puskesmas Sitio-tio, saat ini tidak ada sistem yang dapat digunakan untuk memantau penyebaran kasus stunting dan memberikan  penanganan  yang  sesuai.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  penelitian  untuk mengembangkan  sebuah  sistem  pemantauan  Stunting  di  Kecamatan  Sitio-tio,  dan  salah  satu solusinya adalah dengan menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG).
Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  adalah  suatu  sistem  yang  memiliki  kemampuan  untuk memasukkan,  menyimpan,  mengolah,  menampilkan,  dan  menghasilkan  informasi  berbasis spasial  bersama  dengan  atribut-atributnya.  SIG  memiliki  keunggulan  yang  signifikan  dalam visualisasi data spasial dan atributnya, serta dalam mengubah bentuk, warna, ukuran, dan simbol. SIG dapat digunakan dalam berbagai disiplin ilmu, pekerjaan, dan konteks. Salah satu dari banyak masalah yang dapat diselesaikan oleh sistem informasi geografis adalah dalam domain kesehatan. Dengan adanya teknologi informasi seperti Sistem Informasi Geografis (SIG), pemetaan stunting menjadi lebih mudah, sehingga metode SIG menjadi sangat relevan bagi para ahli, seperti yang dijelaskan di atas.
Paparan di atas menjelaskan penggunaan sistem informasi geografis dalam berbagai aspek kehidupan. Oleh karena itu, penelitian ini penting dilakukan untuk meningkatkan pengembangan sistem informasi geografis guna memetakan tingkat keparahan penyebaran Stunting. Hal ini akan memungkinkan  pemantauan  wilayah  penyebaran  stunting  serta  memberikan  informasi  terbaru mengenai kasus stunting di setiap wilayah.
Berdasarkan  hasil  pengamatan  yang  telah  dilakukan  di  Kecamatan  Sitio-tio  terkait  kasus stunting, terlihat bahwa belum ada sistem informasi geografis yang dapat memetakan penyebaran

## S
Andi Roi Berlian Siringoringo, dkk., Sistem Informasi Geografis Pemetaan … 73
stunting  di  wilayah  tersebut.  Hal  ini  membuat  pihak  Kesehatan  kesulitan  dalam  mengawasi perkembangan stunting di sembilan desa yang mengalami kasus stunting yang tinggi. Oleh karena itu,  sangat  penting  untuk  memiliki  sistem  informasi  geografis  yang  dapat  memantau perkembangan  kasus  stunting  di  setiap  desa.  Hingga  saat  ini,  pengelompokan  wilayah  di Kecamatan  Sitio-tio  yang  mengalami  kasus  stunting  masih  dilakukan  secara  manual.  Hal  ini mengakibatkan analisis kondisi wilayah hanya berdasarkan jumlah kasus stunting di setiap desa yang  terkena  penyakit  stunting,  tanpa  mempertimbangkan  tingkat  risiko  atau  kerentanannya terhadap  penyakit  stunting  yang memerlukan  penanganan  khusus. Oleh  karena itu,  dibutuhkan sistem yang dapat memberikan informasi tentang kondisi penyebaran kasus stunting di setiap desa di Kecamatan Sitio-tio.
Clustering  adalah  metode  dari  fungsionalitas  data  mining  yang  digunakan  untuk mengelompokkan data menjadi kelompok-kelompok tertentu yang disebut cluster. Dalam proses clustering, penentuan atau deskripsi tingkat kesamaan atau perbedaan data (proximity measure) sangat  krusial,  sehingga  perlu  dilakukan  perbandingan  beberapa  metode  yang  umumnya digunakan,  seperti  jarak  Euclidean,  Manhattan,  dan  Minkowski.  Clustering  adalah  salah  satu teknik untuk mengelompokkan data berdasarkan karakteristik yang serupa [4].
Dalam penelitian yang akan datang, perlu menggunakan metode K-Means untuk memetakan penyebaran  kasus  stunting  di  kecamatan  Sitio-tio  dan  menghasilkan  visualisasi  dalam  sistem informasi  geografis.  K-Means  adalah  metode  pengelompokan  data  yang  akan  membagi  data menjadi  beberapa  cluster  berdasarkan  kemiripan,  dengan  masing-masing  cluster  berlokasi  di berbagai  daerah  yang  berbeda.  K-Means  adalah  metode  non-hierarkis  di  mana  pusat  cluster awalnya dipilih secara acak dari kumpulan data yang ada. Proses K-Means akan diulang berulang kali hingga seluruh data telah diklasifikasikan ke dalam cluster-cluster mereka masing-masing, yang akan menghasilkan pusat cluster baru.
Dengan  menggabungkan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  dan  pendekatan  metode  k- means,  para  pihak  yang  berkepentingan  bisa  lebih  efektif  dalam  menemukan  pola  dan  tren penyebaran  stunting.  Ini  akan  memungkinkan  mereka  untuk  mengalokasikan  sumber  daya terbatas secara lebih optimal, merancang kebijakan dan intervensi yang tepat, serta mengawasi serta mengevaluasi dampak dari upaya untuk mengurangi kasus stunting..
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan [5].  Dalam  studi  yang  berjudul  "K-Means Clustering Untuk Pemetaan Daerah Rawan Demam Berdarah Menggunakan Sistem Informasi Geografis," telah  berhasil  dibangun  sistem  pemetaan  daerah  rawan  Demam  Berdarah  (DBD)  yang memberikan  informasi  kepada  pengguna.  Dalam  pemetaan  daerah  rawan  DBD  ini, pengkategorian endemis, sporadis, dan bebas didasarkan pada penentuan dari UPTD Puskemas Kecamatan Nogosari. Metode K-Means Clustering digunakan untuk menambahkan data centroid awal dan menampilkan data pemetaan DBD berdasarkan kategori dari data master pemetaan, yang digunakan untuk mengelompokkan level zona.
Dengan  mempertimbangkan  informasi  di  atas,  penulis  merasa  tertarik  untuk  menjalankan penelitian tentang "Pemetaan Penyebaran Stunting di Kecamatan Sitio-tio menggunakan Metode K-Means  dalam  Sistem  Informasi  Geografis."  Harapannya,  sistem  ini  dapat  memberikan  data tentang  balita  yang  mengalami  stunting  dan  memungkinkan  pendataan  yang  efisien  tanpa memerlukan waktu yang berkepanjangan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  fase  penelitian  ini,  digunakan  model  penelitian  pengembangan  berdasarkan  metode pengembangan perangkat lunak prototipe yang terdiri dari lima tahapa ebuah versi awal perangkat lunak  prototipe  digunakan  untuk  menciptakan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  yang mempermudah  pengguna  dalam  mendapatkan  informasi  mengenai  penyebaran  stunting  di wilayah Kecamatan Sitiotio.

## 74  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 71 – 81
Gambar 1 Tahapan Penelitian
1. Comunication
Pada fase komunikasi, penelitian memerlukan pertemuan antara peneliti dan kepala UPT Puskesmas  Kecamatan  Sitiotio  untuk  mengumpulkan  kebutuhan.  Dalam  penelitian  ini,  alat pengumpulan  data  yang  digunakan  untuk  membuat  sistem  informasi  geografis  meliputi penelitian  pustaka,  observasi,  dan  wawancara.  Observasi  dan  wawancara  dilakukan  untuk mengumpulkan data mengenai sejumlah masalah terkait penyebaran kasus penyakit stunting Dalam  penelitian  ini,  pengumpulan  data  untuk  pembuatan  sistem  informasi  geografis melibatkan  penelitian  kepustakaan,  observasi,  dan  wawancara  terkait  penyebaran  kasus stunting di Kecamatan Sitio-tio.
. Tujuannya adalah untuk memahami penyebaran stunting di Kecamatan Sitio-tio. Data yang dikumpulkan  mencakup  informasi  tentang  penderita  stunting  serta  data  dari  setiap  desa  di Kecamatan  Sitio-tio.  Selama  tahap  wawancara,  Kepala  Puskesmas  dan  Staf  Pelayanan Kesehatan  di  Puskesmas  Kecamatan  Sitio-tio  diberi  tahu  bahwa  belum  ada  sistem  yang memungkinkan mereka untuk mengakses informasi mengenai penderita stunting di wilayah tersebut.
2. Quick Plan
Pada tahap perencanaan cepat (quick plan), akan ada desain cepat yang mewakili perangkat lunak  dan  perangkat  keras.  Desain  ini  akan  menjadi  landasan  untuk  pembuatan  prototipe. Peneliti akan melakukan analisis kebutuhan untuk membangun sistem yang diperlukan oleh Puskesmas kecamatan Sitiotio.
3. Modelling Quick Design
Pada tahap  analisis  ini, Traditional  Approach akan  digunakan,  yang  melibatkan  banyak model terkait berbagai jenis proyek, namun model-model tersebut tidak memiliki kemampuan untuk  mengatasi  jenis  proyek  lain,  seperti  berorientasi  objek. Traditional  Approach tetap mengikuti  proses  umum  yang  mencakup  analisis,  desain,  implementasi,  dan  pengujian [7]. Untuk perencanaan aplikasi, DFD (Data Flow Diagram) digunakan sebagai representasi visual dari proses-proses dalam sistem dan aliran data di antara proses-proses tersebut. DFD memiliki beberapa  tingkat,  yaitu  diagram  konteks,  diagram  level  0,  dan  diagram  level  1.  Ketika merancang  basis  data  untuk  sistem  informasi  geografis,  Entity  Relasi  Diagram  (ERD) digunakan untuk menjelaskan keterhubungan antar tabel yang ada dalam basis data. [8]. Pada langkah  berikutnya,  dilakukan  proses  pengelompokan  menggunakan  algoritma  K-Means dalam  data  mining,  yang  bertujuan  untuk  menghasilkan  kelompok  data  yang  umumnya berjumlah  besar  dengan  metode  partisi  berdasarkan  titik  dengan  tingkat  komputasi  yang efisien dan cepat [9]. Pada fase klastering dalam analisis kasus stunting di Kecamatan Sitio- tio,  langkahnya  melibatkan  pengelompokan  data  dan  pengidentifikasian  beberapa  kriteria. Dalam tahap klastering ini, tujuannya adalah untuk mengidentifikasi wilayah yang memiliki tingkat stunting yang paling tinggi.
Gambar 2 K-Means

## 4. Construction Of Prototype
Pembuatan  prototipe  dimulai  setelah  analisis  dan  perancangan  selesai.  Selama  tahap pengkodean  sistem  operasi  dan  pelaksanaan  pemrograman,  akan  diuraikan  aktivitas  yang terlibat dalam proses ini.
5. Deployment delivery & feedback
Kemudian, dalam tahap penerapan, pengiriman, dan umpan balik, sistem yang telah dibuat akan  disesuaikan  dengan  preferensi  Puskesmas  Kecamatan  Sitio-tio.  Tahapan  selanjutnya adalah  pengujian  sistem  yang  berfungsi  membandingkan  hasil  dengan  ekspektasi  yang diinginkan [10].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Penelitian  ini  adalah  penelitian  studi  kasus  mengenai  penerapan clustering dengan algoritma  K-Means  pada  system  informasi  geografis  (SIG)  untuk  visualisasi  penyebaran kasus  Stunting  di  Kecamatan  Sitio-tio.  Data  yang  di  peroleh  berupa  data  sekunder  di Puskesmas Kecamatan Sitio-tio yang di peroleh dalam bentuk Excel.
Tabel 1 Data Kasus Stunting NO Nama Desa BB TB 1 Sabulan 10,67 77,09 2 Buntu Mauli 12 80,71 3 Parsaoran 10,14 83,73 4 Janjimaria 11,64 81 5 Cinta Maju 12,5 83,11 6 Janjiraja 12,22 83 7 Holbung 10 80,17 8 Tamba Dolok 12,33 82

## 3.2 Clustering Menggunakan Motede K-Means
Pemetaan data peyebaran Stunting di Kecamatan Sitio-tio menggunakan Metode K-Means dengan  mempertimbangkan  2  indikator  yaitu  Jenis  Kelamin  Laki-laki  dan  Perempuan. Berikut tahapan dalam peng clusteran di awali sebagai berikut: 3.2.1 Proses K-Means Berdasarkan proses K-Means memiliki beberapa tahapan;
1. Mengelompokkan cluster sesuai jumlah Pada  hasil  observasi  berdasarkan  fenomena  yang  di  tetapkan  oleh  pihak  Kesehatan
Puskesmas  Kecamatan  Sitio-tio  dan  dimana  pengelompokan  3 cluster. Dimana pengelompokan  3 cluster ini  dilakukan  untuk  menentukan  ketogeri  tingkat  wilayah ‘tinggi’,’sedang’  dan  ‘rendah’  berdasarkan  persebaran  Stunting  di  setiap  wilayah kecamatan  Sitio-tio.  Adapun  pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Silhouette Index dengan hasil sebagai berikut:
Tabel 2 Hasil Silhoutte Index n_cluster Nilai Silhoutte Index 0 0.578478 1 0.826695 2 0.404039 3 0.808706 4 0.245694
2. Melakukan penentuan terhadap centroid awal.
Penentuan  nilai  centroid  awal  merupakan  tahapan  yang  awal  dilakuakan  pada proses segmentasi menggunakan metode K-Means. Dimana pada tahapan ini nantinya akan  mempengaruhi  hasil  akhir  pada  perhitungan.  Dalam  proses  menentukan  titik pusat awal centroid awal di dapat dengan menggunakan fungsi random (acak). Adapun titik pusat awal pada setiap data terdapat tabel 3 berikut ini:
Tabel 3 Centroid baru C1 12 81 C2 10 83,11 C3 12,33 82 3. Menghitung Jarak
Pada  Langkah  berikutnya  dari  metode K-Means adalah  K-means  clustering merupakan  salah  satu  teknik  analisis  klaster  non-hirarki  yang  bertujuan  untuk mengkategorikan  objek  berdasarkan  atributnya  tanpa  mengubah  inti  dari  objek tersebut. menghitung jarak terdekat dengan centroid.
𝐷(𝑥, 𝑦) =   √(𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑛 − 𝑦 𝑛 ) 2 (1)
• Perhitungan jarak data pertama dengan centroid 1.
𝐷(𝑥, 𝑦) = √(10,67 − 12) 2 +   (77,09 − 81) 2
= 4,130012
• Perhitungan jarak data ke 2 centroid ke 2.
𝐷(𝑥, 𝑦) = √(10,67 − 10) 2 +   (77,09 − 83,11) 2 = 6,057169
• Perhitungan jarak data ke 3 centroid ke 3
𝐷(𝑥, 𝑦) = √(10,67 − 12,33) 2 +   (77,09 − 82) 2 = 5,18302
Berikut hasil perhitungan secara keseluruhan hasil data dengan cluster terdekat seperti pada tabel 4 berikut ini:
Tabel 4 Iterasi 1 NO Nama Desa C1 C2 C3 Cluster 1 Sabulan 4,130012 6,057169 5,18302 C3 2 Buntu Mauli 0,29 3,1241 1,33154 C1 3 Parsaoran 3,303407 0,63561 2,790878 C2 4 Janjimaria 0,36 2,672396  1,214949 C1 5 Cinta Maju 2,168433 2,5 1,122943 C1 6 Janjiraja 2,012064 2,222724  1,006032 C3 7 Holbung 2,165387 2,94 2,962735 C1 8 Tamba Dolok 1,053043 2,580891 0 C3
Pada tabel 4 ditampilkan pada hasil clustering pada iterasi pertama yang di dapat dapat disimpulkan bahwa yang mana terdapat 4 desa termasuk cluster 1 yaitu Buntuh Mauli, Janji Maria, Cinta Maju dan Holbung. 1 desa yang termasuk cluster 2 yaitu Parsaoran dan 2 desa yang termasuk cluster 3 yaitu Sabulan, dan Janjiraja
4. Menentukan centroid baru
Pada tahapan berikut ini kembali menentukan centroid dengan melakukan pencarian rata- rata di setiap cluster. Penentuan pada centroid ini berbeda dengan penentuan centroid iterasi pertama. Jika centroid baru berbeda dengan centroid pertama, maka proses akan dilanjutkan ke lankah selanjutnya. Tetapi jika centroid yang baru sama dengan centroid sebelumnya, maka proses clustering dinyatakan telah selesai proses clustering nya. Untuk menentukan centroid baru dengan mencari rata-rata setiap cluster sebagai berikut:
𝐶 𝑘𝑗 = ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑃 𝑖=1 𝑃 (2)
Tabel 5 Centroid baru
Setelah menentukan nilai centroid baru seperti table 5 yang mana adalah menghitung Eucclidean Disatance dari semua data ketitik pusat cluster yang baru. Selanjutnya untuk proses pencarian hasil iterasi 2.
Tabel 6 Iterasi 2 NO Nama Desa C1 C2 C3 Cluster 1 Sabulan 4,238172 6,661119 3,755649 C3 2 Buntu Mauli 0,708378 3,54683 0,260768 C3 3 Parsaoran 2,851701 0 3,435346 C2 c1 c2 c3 11,53 81,24 10,14 83,73 11,74  80,69
NO Nama Desa C1 C2 C3 Cluster 4 Janjimaria 0,264008 3,114948 0,32573 C3 5 Cinta Maju 2,106609 2,440082 2,536533 C1 6 Janjiraja 1,890423 2,204382 2,359343 C1 7 Holbung 1,86703 3,562752 1,81604 C3 8 Tamba Dolok 1,103449 2,790878 1,436732 C1
Pada tabel 6 Iterasi ke 2 diatas di karenakan hasil posisi cluster pada iterasi ke 2 tidak sama dengan posisi iterasi ke 1 maka proses clustering belum selesai. Pada hasil clustering C1 dimana terdapat 2 desa yaitu Cinta Maju dan Janjiraja sedangkan C2 dimana terdapat 1 Desa yaitu Parsaoran sedangkan C3 dimana terdapat 4 desa yaitu Sabulan, Buntu Mauli, Janjimaria, Holbung. Pada tahap selanjutnya di lanjutkan dengan iterasi ke 3.
Tabel 7 Centroid baru Centroid Baru c1 c2 c3 11,07 79,74 10,14 83,73 12,35 82,7 Tabel 8 Iterasi 3 NO Nama Desa C1 C2 C3 Cluster 1 Sabulan 2,680019  6,661119  5,856151 C1 2 Buntu Mauli 1,343801 3,54683 2,020544 C1 3 Parsaoran 4,09695 0 2,438237 C2 4 Janjimaria 1,382932  3,114948  1,842308 C1 5 Cinta Maju 3,660847  2,440082  0,436578 C3 6 Janjiraja 3,456892  2,204382  0,326956 C3 7 Holbung 1,15317 3,562752  3,453028 C1 8 Tamba Dolok 2,587508  2,790878  0,700286 C3
Pada tabel Iterasi ke 3 diatas dikaremakan hasil posisi cluster pada iterasi ke 3 tidak sama dengan  posisi  iterasi  ke  2  maka  proses  clustering  belum  selesai.  Pada  hasil  clustering  C1 dimana  terdapat  4  desa  yaitu  Sabulan,  Buntu  Mauli,  Janjimaria,  Holbung  sedangkan  C2 dimana  terdapat  1  Desa  yaitu  Parsaoran  sedangkan  C3  dimana  terdapat  3  desa  yaitu  Cinta Maju dan Janjiraja dan Tamba Dolok.
Tabel 9 Centroid baru Centroid Baru c1 c2 c3 11,07 79,87 10,14 83,73 12,35 82,7 Tabel 10 Iterasi 4 NO Nama Desa C1 C2 C3 Cluster 1 Sabulan 2,80863 6,661119  5,856151 C1 2 Buntu Mauli 1,253196 3,54683 2,020544 C1 3 Parsaoran 3,970453 0 2,438237 C2 4 Janjimaria 1,265622  3,114948  1,842308 C1
NO Nama Desa C1 C2 C3 Cluster 5 Cinta Maju 3,541539  2,440082  0,436578 C3 6 Janjiraja 3,334576  2,204382  0,326956 C3 7 Holbung 1,111261  3,562752  3,453028 C1 8 Tamba Dolok 2,474773  2,790878  0,700286 C3
Pada  tabel  iterasi  ke  3  diatas  di  karenakan  hasil  posisi  cluster  pada  iterasi  ke  4  sama dengan posisi iterasi ke 3 maka proses clustering telah selesai. Pada hasil clustering C1 dimana terdapat  4  desa  yaitu  Sabulan,  Buntu  Mauli,  Janjimaria,  Holbung  sedangkan  C2  dimana terdapat 1 Desa yaitu Parsaoran sedangkan C3 dimana terdapat 3 desa yaitu Cinta Maju dan Janjiraja dan Tamba Dolok.

## 3.3 Implementasi Desain User Interface
Desain User  Interface (UI)  dirancang  dengan  aspek  mulai  dari  layout,  pemilhan  warna, gambar logo dan icon, hal tersebut bertujuan untuk membuat Sistem Informasi Geografis
Gambar 2 Halaman beranda website
Gambar 3 Halaman peta sebaran
Pada gamabar 3 halaman peta sebaran dapat diketahui sebagai berikut :
- Cluster  1  (  Zona  hijau  )  wilayah zona  hijau dalam  penyebaran  stunting  yaitu  daerah, Sabulan.
- Cluster 2 (Zona Kuning) wilayah zona kuning dalam penyebaran stunting yaitu daerah Holbung, Cinta Maju, Janji Maria, .
- Cluster 3 (Zona Merah) wilayah zona merah dalam penyebaran stunting yaitu daerah Buntu Maulu, Parsaoran, Janjiraja, Tamba Dolok.
Gambar 4 Halaman ungga data stunting
Gambar 5 Penilaian K-Means

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian ini dapat ditarik disimpulkan sebagai berikut:
1. Implementasi algoritma K-Means untuk mengclusterkan data kasus Stunting kecamatan Sitiotio.  K-Means  clustering  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  kasus  Stunting berdasarkan kesamaan atribut atau karakterikstik data tersebut. Dengan implementasi K- Means  clustering  dapat  di  temukan  pola  atau  cluster  yang  membantu  dalam pemahamandan pengambilan keputusan terkait penanganan Stunting di wilayah tersebut.
- Cluster  1  (  Zona  hijau  )  wilayah zona  hijau dalam  penyebaran  stunting  yaitu  daerah, Sabulan.
- Cluster 2 (Zona Kuning) wilayah zona kuning dalam penyebaran stunting yaitu daerah Holbung, Cinta Maju, Janji Maria, .
- Cluster 3 (Zona Merah) wilayah zona merah dalam penyebaran stunting yaitu daerah Buntu Maulu, Parsaoran, Janjiraja, Tamba Dolok.
2. Pembuatan Sistem Informasi Georafis (SIG) untuk pemetaan kasus penyakit Stunting di wilayah Kecamatan Sitiotio yang di bangun mampu menampilkan visualisasi berdasarkan warna pada zona wilayah dan Sistem Informasi Geografis ini secara khusus di rancang untuk  keperluan  Dinas  Kesehatan  Kecamatan  Sitiotio  dengan  tujuan  memberikan informasi  yang  lebih  efisien  dalam  menangani  penyebaran  Stunting  di  setiap  wilayah kecamatan Sitiotio.

## 5. SARAN
Berikut adalah beberapa saran untuk penelitian berikutnya, yaitu:
1. Penelitian selanjutnya perlu melakukan uji coba dengan metode untuk proses clustering lain untuk memperoleh hasil yang bervariasi seperti dengan pemilihan data yang berbeda atau perbandingan metode clustering untuk mendapatkan hasil yang lebih maksimal
2. Hasil dari penerapan ini masih belum mencapai tingkat kelengkapan dan masih bersifat sederhana,  diharapkan  ada  upaya  untuk  meningkatkan  sistem  ini  sehingga  penggunaan aplikasinya dapat menjadi lebih bermanfaat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada semuah pihak yang telah memberi dukungan materi terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  ’Afiifah, K., Azzahra, Z. F., & Anggoro, A. D. (2022). Analisis Teknik Entity-Relationship Diagram  dalam  Perancangan  Database  Sebuah  Literature  Review. Intech , 3 (2),  18–22. https://doi.org/10.54895/intech.v3i2.1682
[2]  Abdul  Mubarak.  (2019). RANCANG  BANGUN  APLIKASI  WEB  SEKOLAH MENGGUNAKAN  UML  (  UNIFIED  MODELING  LANGUAGE  )  DAN  BAHASA PEMROGRAMAN PHP ( PHP HYPERTEXT PREPROCESSOR ) BERORIENTASI OBJEK Abdul Mubarak . 02 (1), 19–25.
[3]  Ade Saputra, Yoyok Seby Dwanoko, & Aan Jelli Priana. (2020). Rancang Bangun Sistem Informasi  Geografis  Pemetaan  Penyebaran  Penyakit  Stunting  Di  Kabupaten  Malang.
Rainstek Jurnal Terapan Sains Dan Teknologi , 2 (4), 260–269.
https://doi.org/10.21067/jtst.v2i4.5064
[4]  Aditya,  A.,  Jovian,  I.,  &  Sari,  B.  N.  (2020). Implementasi  K-Means  Clustering  Ujian Nasional  Sekolah  Menengah  Pertama  di  Indonesia  Tahun  2018  /  2019 . 4 ,  51–58. https://doi.org/10.30865/mib.v4i1.1784
[5]  Aleryani, A., & Aleryani, A. Y. (2016). Comparative Study between Data Flow Diagram and Use Case Diagram. International Journal of Scientific and Research Publications , 6 (3), 124. www.ijsrp.org
[6]  Ananda, A. R., Nama, G. F., & Mardiana, M. (2022). DFD (Data Flow Diagram) merupakan suatu gambaran proses-proses yang terjadi dalam sistem dan aliran data dari setiap proses.
Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan , 10 (1), 24–33.
https://doi.org/10.23960/jitet.v10i1.2261
[7]  Andarsyah,  R.,  &  Fadilla,  R.  (2020). APLIKASI  LELANG  ONLINE  GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM ( WEBGIS ) INTELLIGENCE PT . PEGADAIAN ( PERSERO ) MENGGUNAKAN METODE RESEARCH AND DEVELOPMENT ( R & D ) . 12 (2).
[8]  Diskominfo  Sumut.  (2023). Prevalensi  Stunting  Sumut  Turun  21,1%,  Lebih  Rendah  dari Nasional .  Sumutprov.Go.Id.  https://sumutprov.go.id/artikel/artikel/prevalensi-stunting- sumut-turun-21-1-lebih-rendah-dari-nasional
[9]  Rochmatun  Hasanah,  Fahimah  Aryani,  &  Effendi,  B.  (2023).  Pemberdayaan  Masyarakat Dalam Pencegahan Stunting Pada Anak Balita. Jurnal Masyarakat Madani Indonesia , 2 (1), 1–6. https://doi.org/10.59025/js.v2i1.54
[10]  A.  Rini  and  H.  Aprianto,  "Geographic  Information  System  of  Health  Service  Place in Palembang," in Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  2019,  vol.  1167,  no.  1:  IOP Publishing, p. 012065.