## ANALISIS CLUSTERING STUNTING DENGAN DISTANCE EUCLID
Relita Buaton
STMIK KAPUTAMA Binjai, Sumatera Utara, Indonesia

## bbcbuaton@gmail.com

## ABSTRACT
Entering the Industrial Revolution Era 4.0, human resources must be supported by healthy and intelligent human resources so that they can increase competitiveness. The world still faces the problem of hunger and malnutrition today.  According  to  a  UNICEF  report,  many  people  suffer  from  malnutrition  in  the  world.  The  World  Health Organization (WHO) says that malnutrition is a dangerous threat to the health of the world's population. Stunting also has an impact in Indonesia, the prevalence of toddlers experiencing stunting in Indonesia is 24.4% in 2021. The solution created is to classify and cluster stunting so as to produce patterns that can be used as best practice to  be  transmitted  to  other  affected  areas.  The  algorithm  used  is  Euclid,  the  Euclid  algorithm  is  able  to  cluster stunting prevalence data into 3 clusters with a little category of 66%, a medium category of 28%, a lot of category of 6%. The results of the classification and clustering of the best stunting prevalence in cluster two with a small number, can be used as a source of accurate and updated information that can be used by the government in its efforts to optimize stunting handling in each district/city based on artificial intelligence which can provide patterns for handling and optimizing stunting. in each district/city. Malnutrition is estimated to be the main cause of 3.1 million child deaths every year. Therefore, efforts need to be made to minimize stunting by predicting stunting sufferers. The prediction results can be used as an early prevention effort.

## Keywords- Cluster stunting, Clustering euclidean.

## I.   PENDAHULUAN
Pada era industri 4.0, data menjadi kebutuhan yang sangat penting.  Data  berkaitan  dengan  berbagai  hal  yang diproses dan berujung pada terciptanya sebuah informasi. Fenomena ketersediaan data yang banyak dan melimpah, hampir dimiliki oleh semua bidang pekerjaan, seperti data transaksi,  data  barang,  data  penjualan,  data  yang menggambarkan  spesifikasi  makhluk  hidup,  data  dari sebuah eksperimen dll. Data tersebut kemudian dianalisa, diproses  untuk  selanjutnya  menjadi  informasi  yang bermanfaat  bagi  penggunanya.  Salah  satu  aktifitas analisis data adalah klasifikasi atau pengelompokkan data ke  dalam  beberapa  kategori/clustering.  Data-data  yang dikelompokkan  ke  dalam  suatu  kategori  memiliki  ciri yang  sama  berdasarkan  kriteria  tertentu.  Sebagai  salah satu teknik dalam data mining, clustering telah digunakan untuk  berbagai  hal  dalam  berbagai  aktivitas  manusia, seperti  mengidentifikasi  daerah-daerah  yang  padat penduduk, mengetahui segementasi pasar, mengidentifikasi  pola  distribusi  barang,  pencarian dokumen pada mesin pencari di internet, pola pengguna social media, hingga identifikasi penerimaan mahasiswa baru  dalam  dunia  pendidikan  perguruan  tinggi.  Pada dasarnya,  permasalahan  dalam  penggunaan  clustering yang hingga kini belum terpecahkan adalah menentukan jumlah  cluster  yang  paling  optimal  dari  sebuah  group data.  Penerapan  cluster  diberbagai  kasus,  umumnya berhenti  pada  proses  pembentukan  cluster  tanpa memperhatikan  apakah  jumlah  cluster  yang  terbentuk dari  hasil  training  tersebut  merupakan  yang  paling optimal. Dalam berbagai algoritma clustering, titik pusat cluster  dapat  ditentukan  secara  bebas.  Pengelompokan data  didasarkan  pada  nilai  kedekatan  yang  terbentuk dengan  titik  pusat  cluster  sehingga  pada  lebih  dari  satu iterasi  sebuah  training  data  akan  memperlihatkan pengelompokkan  dengan  jumlah  cluster  yang  berbeda.
Hal ini dapat memunculkan keraguan dalam penggunaan informasi yang dihasilkan bagi pengguna. Adanya sebuah permasalahan  yang  ditemukan  saat  ini  menurut  laporan Unicef,  jumlah  penduduk  yang  menderita  kekurangan gizi di dunia mencapai 767,9 juta orang pada tahun 2021. Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO)  mengatakan, kekurangan  gizi  menjadi  salah  satu  ancaman  berbahaya bagi kesehatan penduduk dunia. Stunting juga berdampak di  Indonesia, prevalensi balita yang mengalami stunting di  Indonesia  sebanyak  24,4%  pada  tahun  2021.  Maka perlu  melakukan  cluster  stunting,  hasil  cluster  menjadi sebuah  infomasi  dan  pendukung  keputusan  bagi pemerintah  dalam  penanganan  stunting  untuk  setiap daerah.  Stunting adalah  kondisi  gangguan  pertumbuhan dan perkembangan pada anak yang terlihat pada usia 0-5 tahun  akibat  kurangnya  asupan  gizi  dalam  jangka  yang panjang,  masalah  kurangnya  asupan  gizi  disebabkan rendahnya  pendapatan  keluarga,  kurangnya  kebersihan dilingkungan tempat tinggal, sehingga hal ini menyebabkan  balita  cenderung  mengalami  masalah pertumbuhan salah satunya stunting yang ditandai dengan postur tubuh yang lebih pendek dari usia perkembangan seharusnya serta IQ (Intelligence Quotient) yang kurang dibanding  anak  normal  lainnya.  Stunting  menjadi  isu yang  mendesak  untuk  diselesaikan  karena  berdampak pada kualitas sumber daya manusia di masa depan. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa,  telah  banyak  sekali kebijakan  pemerintah  yang  dilahirkan  sebagai  upaya percepatan  penanggulangan  stunting,  namun  pada kenyataannya angka penurunan stunting masih jauh dari yang  ditargetkan.  Oleh  karena  itu,  penanggulangan stunting menjadi masalah mendesak yang mesti ditangani oleh semua pihak dengan segera tanpa menunggu apapun. Stunting juga berdampak di  Indonesia, prevalensi balita yang  mengalami  stunting  di  Indonesia  sebanyak  24,4% pada tahun 2021, hampir seperempat balita di Indonesia
mengalami  stunting  pada  tahun  2022,  dengan  melihat trendnya, bahwa prevalensi stunting di Indonesia sempat melonjak  menjadi  sebesar  37,2%  pada  2013  dan  30,8% pada  2018.  Pemerintah  juga  menargetkan  prevalensi stunting di Indoensia turun menjadi di bawah 14% pada tahun  2024,  untuk  mencapai  hal  itu  maka  target penurunan prevalensi stunting setiap tahun harus berkisar 2,7%[1].  Presiden  Repubik  Indonesia  Joko  Widodo mengatakan  bahwa  stunting  bukan  hanya  urusan  tinggi badan  tetapi  yang  paling  berbahaya  adalah  rendahnya kemampuan anak untuk belajar, keterbelakangan mental, dan yang ketiga munculnya penyakit-penyakit kronis[2]. Pencegahan  dan  penurunan  angka  stunting  di  Indonesia bukan  hanya  urusan  pemerintah  namun  seluruh  elemen bangsa  harus  terlibat  dan  berperan  aktif  memerangi stunting di Indonesia termasuk akademisi atau perguruan tinggi. Anak dengan kondisi stunting cenderung memiliki tingkat  kecerdasan  yang  rendah,  bahkan  pada  usia produktif,  individu  yang  pada  balita  dalam  kondisi stunting berpenghasilan 20 persen lebih rendah, dampak lainnya  adalah  kerugian  negara  akibat  stunting diperkirakan  mencapai  sekitar  Rp300  triliun  per  tahun juga menurunkan produk domestic bruto negara sebesar 3  persen.  Melihat  persoalan  ini  jika  tidak  segera diantisipasi  maka  rakyat  Indonesia  akan  mengalami kerugian sangat besar, maka perlu dicari solusinya untuk menurunkan  angkat  stunting.  Solusi  yang  dibuat  adalah dengan membangun sebuah sistem  aplikasi cerdas  yang sedini mungkin dapat mengenali stunting dan penanggulannya  sejak  dini  sehingga  angka  terjadinya stunting  dapat  minimize  dan  dapat  dicegah  sedini mungkin.  Melihat  persoalan  stunting  yang  sangat berdampak  bagi  kehidupan  manusia  dan  keberlanjutan suatu  peradaban  maka  perlu  dilakukan  penelitian  untuk meminimalisasi  stunting,  solusi  yang  dilakukan  adalah melakukan klasifikasi dan clustering prevalensi stunting sehingga  menghasilkan  pola  yang  dapat  digunakan sebagai  best  practice  untuk  diimbaskan  kepada  daerah- daerah lainnya yang terdampak.

## II.   LITERATUR REVIEW
Balita  Pendek  (Stunting)  adalah  status  gizi  yang didasarkan pada indeks PB/U atau TB/U dimana dalam standar  antropometri  penilaian  status  gizi  anak,  hasil pengukuran  tersebut  berada  pada  ambang  batas  (Z- Score)  <-2  SD  sampai  dengan  -3  SD  (pendek/  stunted) dan <-3 SD (sangat pendek / severely stunted). Stunting adalah masalah kurang gizi kronis yang disebabkan oleh asupan gizi yang kurang dalam waktu cukup lama akibat pemberian makanan yang tidak sesuai dengan kebutuhan gizi.  Stunting  dapat  terjadi  mulai  janin  masih  dalam kandungan dan baru nampak saat anak berusia dua tahun. Stunting  yang  telah  tejadi  bila  tidak  diimbangi  dengan catch-up  growth  (tumbuh  kejar)  mengakibatkan menurunnya pertumbuhan, masalah stunting merupakan masalah  kesehatan  masyarakat  yang  berhubungan dengan  meningkatnya  risiko  kesakitan,  kematian  dan hambatan  pada  pertumbuhan  baik  motorik  maupun mental, Survei PSG diselenggarakan sebagai monitoring dan evaluasi kegiatan dan capaian program. Berdasarkan hasil  PSG  tahun  2015,  prevalensi  balita  pendek  di Indonesia adalah 29%. Angka ini mengalami penurunan pada  tahun  2016  menjadi  27,5%.  Namun  prevalensi balita  pendek  kembali  meningkat  menjadi  29,6%  pada
tahun 2017 [3]. Stunting adalah masalah kurang gizi dan nutrisi  kronis  yang  ditandai  tinggi  badan  anak  lebih pendek  dari  standar  anak  seusianya.  Beberapa  di antaranya  mengalami  kesulitan  dalam  mencapai perkembangan  fisik  dan  kognitif  yang  optimal  seperti lambat berbicara atau berjalan, hingga sering mengalami sakit.  Stunting  adalah  kondisi  anak  memiliki  tinggi  di bawah  standar  usianya.  Stunting  merupakan  salah  satu indikator gagal tumbuh balita akibat kekurangan asupan gizi  kronis  pada  periode  1.000  hari  pertama kehidupannya.  Hasil  penelitian  [4]diketahui  bahwa status  gizi,  masalah  kesehatan  pada  anak,  kebiasaan makan  makanan  instan,  dan  tinggi  badan  ibu berhubungan dengan stunting pada balita dengan nilai p value < 0,05. Pantang makanan, riwayat konsumsi tablet besi,  riwayat  antenatal  care,  riwayat  penyakit  penyerta dalam  kehamilan,  riwayat  pemberian  ASI  ekslusif, sanitasi  air  bersih,  lingkungan  perokok  dan  kondisi ekonomi  tidak  berhubungan  dengan  kejadian  stunting pada balita dengan p value = > 0,05. Status gizi, tinggi badan ibu, dan kebiasaan makan makanan instan secara bersama-  sama  sebagai  faktor  resiko  kejadian  stunting pada  balita.  Indonesia  mempunyai  masalah  gizi  yang cukup berat yang ditandai dengan banyaknya kasus gizi kurang.  Malnutrisi  merupakan  suatu  dampak  keadaan status gizi. Stunting adalah salah satu keadaan malnutrisi yang berhubungan dengan ketidakcukupan zat gizi masa lalu sehingga termasuk dalam masalah gizi yang bersifat kronis.  Prevalensi  stunting  di  Indonesia  lebih  tinggi daripada  negara-negara  lain  di  Asia  Tenggara,  seperti Myanmar  (35%),  Vietnam  (23%),  dan  Thailand (16%)dan  menduduki  peringkat  kelima  dunia.  Stunting disebabkan  oleh  faktor  multi  dimensi  dan  tidak  hanya disebabkan oleh faktor gizi buruk yang dialami oleh ibu hamil  maupun  anak  balita.  Intervensi  yang  paling menentukan untuk dapat mengurangi pervalensi stunting oleh karenanya perlu dilakukan pada 1.000 Hari Pertama Kehidupan (HPK) dari anak balita. Pencegahan stunting dapat  dilakukan  antara  lain  dengan  cara  pemenuhan kebutuhan zat gizi bagi ibu hamil, ASI eksklusif sampai umur 6 bulan dan setelah umur 6 bulan diberi makanan pendamping  ASI  (MPASI)  yang  cukup  jumlah  dan kualitasnya,  memantau pertumbuhan balita di posyandu dan meningkatkan akses terhadap air bersih dan fasilitas sanitasi,  serta  menjaga  kebersihan  lingkungan  [5]. inovasi e-Kesehatan yang disruptif[6].
Menurut [7], tingkat pendidikan ibu berhubungan dengan kejadian stunting anak di bawah dua tahun di Indonesia. Semakin rendah tingkat pendidikan ibu, semakin besar kemungkinannya anaknya  yang  dibawah  dua  tahun  akan  mengalami stunting.  Oleh  sebab  itu  disarankan  agar  pemerintah melakukan intervensi fokus pada ibu-ibu yang memiliki anak di bawah usia dua tahun dan berpendidikan rendah untuk mengurangi proporsi stunting dibawah dua tahun. Sasaran  yang  lebih  spesifik  adalah  ibu-ibu  yang mempunyai anak balita yang tinggal di pedesaan.
Data  prevalensi  anak  balita  pendek  (stunting)  yang dikumpulkan  World  Health  Organization  (WHO)  yang dirilis  pada  tahun  2019  menyebutkan  bahwa  wilayah South-East Asia masih merupakan wilayah dengan angka prevalensi  stunting  yang  tertinggi  (31,9%)  di  dunia setelah  Afrika  (33,1%).  Indonesia  termasuk  ke  dalam
negara  keenam  di  wilayah  South-East  Asia  setelah Bhutan,  Timor  Leste,  Maldives,  Bangladesh,  dan  India, yaitu  sebesar  36,4%.  Secara  global,  stunting  menjadi salah  satu  tujuan  dari  Sustainable  Development  Goals (SDGs).  Indonesia  berproses  mewujudkan  tujuan pembangunan  berkelanjutan  atau  SDGs  ke-2  yaitu mengakhiri  kelaparan,  mencapai  ketahanan  pangan  dan nutrisi  yang  lebih  baik,  dan  mendukung  pertanian berkelanjutan.  Stunting  patut  mendapat  perhatian  lebih karena  dapat  berdampak  bagi  kehidupan  anak  sampai tumbuh  besar,  terutama  risiko  gangguan  perkembangan fisik dan kognitif apabila tidak segera ditangani  dengan baik. Berdasarkan hasil identifikasi dan telaah beberapa sumber, dapat disimpulkan bahwa berbagai faktor risiko terjadinya stunting di Indonesia dapat berasal dari faktor ibu, anak, maupun lingkungan. Faktor ibu dapat meliputi usia  ibu  saat  hamil,  lingkar  lengan  atas  ibu  saat  hamil, tinggi  ibu,  pemberian  Air  Susu  Ibu  (ASI)  ataupun Makanan  Pendamping  Air  Susu  Ibu  (MPASI),  inisiasi menyusui  dini  dan  kualitas  makanan.Faktor  anak  dapat berupa riwayat berat badan lahir rendah (BBLR) ataupun prematur,  anak  dengan  jenis  kelamin  laki-laki,  adanya riwayat penyakit neonatal, riwayat diare yang sering dan berulang,  riwayat  penyakit  menular,  dan  anak  tidak mendapat  imunisasi.  Lingkungan  dengan  status  sosial ekonomi yang rendah, pendidikan keluarga terutama ibu yang  kurang,  pendapatan  keluarga  yang  kurang, kebiasaan  buang  air  besar  di  tempat  terbuka  seperti sungai atau kebun ataupun jamban yang tidak memadai, air  minum  yang  tidak  diolah,  dan  tingginya  pajanan pestisida  juga  berkontribusi  dalam  menimbulkan kejadian  stunting.  Berdasarkan  studi  terhadap  berbagai latar belakang negara di seluruh dunia oleh World Health Organization  (WHO),  stunting  dapat  disebabkan  oleh berbagai faktor. Terdapat dua faktor utama, yaitu faktor eksternal  dari  lingkungan  masyarakat  ataupun  negara, dan  faktor  internal,  meliputi  keadaan  di  dalam lingkungan  rumah  anak.  Stunting  disebabkan  oleh berbagai faktor yang saling mempengaruhi, bukan hanya karena faktor asupan gizi yang buruk pada ibu hamil atau balita saja.
Banyaknya  dijumpai  tumpukan  data  time  series  yang melimpah,  sering  dianggap  sebagai  sampah  dan terabaikan karena ketidakmampuan menemukan pengetahuan  atau  pola  menarik  dari  tumpukan  data tersebut.  Oleh  sebab  itu  data  mining  sangat  penting menjadi objek dan kajian penelitian saat ini. Data mining adalah  proses  analitis  tentang  penemuan  pengetahuan dalam  kumpulan  data  dengan  jumlah  yang  besar  dan kompleks,  data  mining  merupakan  disiplin  ilmu  yang berada  pada  interseksi  statistika  dan  ilmu  komputer. Lebih  tepatnya  lagi,  data  mining  merupakan  hasil hibridisasi  dari  statistika,  ilmu  komputer,  kecerdasan buatan  dan machine  learning [8].  Ukuran  similaritas dalam  deret  berkala  atau  sub  sekuennya  dan  proses segmentasi merupakan dua tugas utama untuk berbagai tugas  yang tercakup dalam penambangan deret berkala. Salah  satu  tugas  penambangan  ini  adalah  aturan penemuan  ( rule  discovery ).  Suatu  deret  berkala  dapat dikonversikan  menjadi  representasi  diskrit  dengan pertama-tama  membentuk  sub  sekuen  dan  kemudian mengelompokkan  ( clustering )  sub  sekuen  ini  dengan memakai  ukuran  yang  sesuai  dari  pola  similaritas.  [9] telah  membuktikan  secara  empiris  bahwa  jarak  Euclid
sulit terkalahkan. Jarak Euclid merupakan metode yang bebas  parameter,  cepat  waktu  komputasi  dan  sesuai terhadap  berbagai  optimisasi  data  mining  seperti  peng- indeksan.
Hal  penting  dalam clustering adalah  menentukan kemiripan  antar  dua  objek,  dimana  data  objek  tersebut diperoleh dari berbagai bentuk
1. Euclidean Distance , misalkan x i dan v j adalah vector  P  dimensi, distance  Euclidean dapat dihitung dengan:
𝑥 = √∑(𝑥 𝑖𝑘 − 𝑉 𝑗𝑘 ) 2 𝑃 𝑘=1 (1)
2. Dynamic Time Warping Distance (DTW) Algoritma DTW digunakan untuk
membandingkan discrete  sequences dengan continuous value  sequence .  [10].  Untuk time series 𝑄 = 𝑞 1 , 𝑞 2 . . 𝑞 𝑖 … 𝑞 𝑛 dan 𝑅 = 𝑟 1 , 𝑟 2 . . 𝑟 𝑗 … 𝑟 𝑚 ,  dalam  hal  ini  DTW  berfungsi untuk  meminimalkan  perbedaan  pada  2 time series tersebut. Sebuah matriks ukuran n x m, dengan  elemen( i,j )  meliputi  jarak  d( q i ,r j ) antara  poin q i dan r j. Untuk  pengukuran matriks  tersebut  biasanya  menggunakan distance  Euclidean .  Sebuah warping  path 𝑊 = 𝑤 1 , 𝑤 2 . . 𝑤 𝑘 … 𝑤 𝑘 , dimana  max( m,n ) ≤ 𝑘 ≤ 𝑚 + 𝑛 − 1 adalah  kumpulan  elemen- elemen matriks yang memenuhi 3 persyaratan yaitu boundary  condition , continuity  dan monotonicity .  Untuk  menampilkan  jarak minimum dalam sebuah warping path dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑑 𝐷𝑇𝑊 = 𝑚𝑖𝑛 ∑ 𝑤 𝑘 𝑘 𝑘=1 𝐾 (2) Untuk menentukan atau menghitung akumulasi jarak dengan menggunakan rumus 𝑑_𝑐𝑢𝑚(𝑖, 𝑗) = 𝑑(𝑞 𝑖 , 𝑟 𝑗 ) + 𝑚𝑖𝑛{𝑑_𝑐𝑢𝑚(𝑖 − 1, 𝑗 − 1), 𝑑_𝑐𝑢𝑚(𝑖 − 1, 𝑗), 𝑑_𝑐𝑢𝑚(𝑖 − 𝑗 − 1)}𝑠𝑝
(3)
Oates  [11]  menggunakan  rumus  tersebut untuk  mengukur distinctive  subsequence [12] juga menggunakan pengukuran tersebut untuk menangani data time series yang signifikan
Sebuah pendekatan oleh Hilderman dengan menggunakan  metode    berbasis  heuristik  untuk menentukan  kegunaan  pola data  mining [13].  Berikut ditampilkan penjelasan beberapa measure of interest.
1. Measure of Shanon entropy Mengukur  entropi  dari  teori  informasi  dengan menghitung rata-rata konten informasi Formula:
− ∑ 𝑝 𝑖 𝐿𝑜𝑔 2 (𝑝 𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 (4)
Dimana m : jumlah nilai atribut target(jumlah kelas klasifikasi) p i : jumlah sampel untuk kelas-i
2. Measure of Lorenzo
Kurva statistik, menghitung probabilitas
asosiasi data Formula: 𝑞̅ ∑(𝑚 − 𝑖 + 1)𝑝 𝑖 𝑚 𝑖=1 (5) 𝑁 = ∑(𝑛 𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 (6) Dimana m: total tupel N i :nilai  yang  terkandung  dalam atribut yang diturunkan dari tupel N:jumlah total atribut yang diturunkan dari tupel Pi:probabilitas tupel 𝑞̅ :probabilitas distribusi tupel

## III. METODE  PENELITIAN
Adapun  tahapan  dan  metode    yang  digunakan  dalam penelitian ini digambarkan pada diagram berikut ini
Pre prosesing data Literatur review Start End Data survey Dinas Kesehatan provinsi Sumatera Utara Euclid Clustering Menghasilkan pola best cluster Rekomendasi pola Optimalisasi stunting

## Gambar 1. Metode Penelitian
Dilakukan review paper untuk menganalisa dan mendapatkan  permasalahan  terkait  dan  perkembangan penanganan  optimasi  stunting  secara  update  khususnya di Indonesia Provinsi Sumatera Utara, dilakukan survey data  melalui  dinas  kesehatan  Provinsi  Sumatera  Utara untuk  mendapatkan  data  akurat  jumlah  penyebaran stunting  selama  2  tahun  yakni  2021  dan  2022  di  33 kapubapen/kota  di  Sumatera  Utara.  Klasifikasi  data dengan  menggunakan  clustering  algoritma  Euclid, Euclid  mampu  menghasilkan  cluster  dengan  kemiripan berdasarkan jarak kedekatan. Melakukan analis terhadap hasil  cluster  yang  terbentuk,  dilakukan  perbandingan pola  yang  terbentuk  untuk  masing-masing  cluster sehingga menghasilkan pola terbaik diseluruh kabupaten/kota.  Cluster  dengan  pola  terbaik  digunakan
sebagai  acuan  untuk  diimbaskan  kepada  seluruh kabupaten/kota  yang  terdampak  di  Provinsi  Sumatera Utara  untuk  meminimalisasi  jumlah  privalensi  stunting di Sumatera Utara yang dapat dikembangkan juga untuk seluru Indonesia dan seluruh dunia.

## IV.PEMBAHASAN
Penelitian  menggunakan  data  prevalensi  stunting  di provinsi Sumatera Utara pada 33 kabupaten/kota dengan data tahun 2021 dan tahun 2022.
1. Data penelitian prevalensi stunting tahun 2021 Tabel 1. Data pengukuran prevalensi stunting Provinsi
Sumatera Utara tahun 2021 N o Kabupaten/Kota Sangat Pende k Pende k Tingg i Stuntin g 1 KAB NIAS 1809 4283 86 6092 2 KAB MANDAILING NATAL 1463 4374 451 5837 3 KAB TAPANULI SELATAN 441 1371 437 1812 4 KAB TAPANULI TENGAH 1337 4608 464 5945 5 KAB TAPANULI UTARA 2926 11702 791 14628 6 KAB TOBA SAMOSIR 1414 4782 850 6196 7 KAB LABUHAN BATU 121 539 131 660 8 KAB ASAHAN 723 2648 423 3371 9 KAB SIMALUNGUN 911 4275 1520 5186 10 KAB DAIRI 7329 32083 2798 39412 11 KAB KARO 2057 4457 725 6514 12 KAB DELI SERDANG 2615 7753 15143 10368 13 KAB LANGKAT 1625 6203 2489 7828 14 KAB NIAS SELATAN 5619 10569 619 16188 15 KAB HUMBANG HASUNDUTAN 3903 10763 409 14666 16 KAB PAKPAK BHARAT 1317 4282 107 5599 17 KAB SAMOSIR 1473 5135 425 6608 18 KAB SERDANG BEDAGAI 1806 6371 1292 8177 19 KAB BATU BARA 1606 5624 629 7230 20 KAB PADANG LAWAS UTARA 2305 8250 1587 10555 21 KAB PADANG LAWAS 1027 3592 326 4619 22 KAB LABUHAN BATU SELATAN 500 1453 582 1953 23 KAB LABUHAN BATU UTARA 621 1548 396 2169
24 KAB NIAS UTARA 757 3539 318 4296 25 KAB NIAS BARAT 1447 3216 119 4663 26 KOTA SIBOLGA 262 2091 24 2353 27 KOTA TANJUNG BALAI 229 657 82 886 28 KOTA PEMATANG SIANTAR 245 1384 149 1629 29 KOTA TEBING TINGGI 556 1546 207 2102 30 KOTA MEDAN 904 2485 539 3389 31 KOTA BINJAI 150 584 77 734 32
KOTA PADANGSIDIMPUA N 3632 6226 642 9858 33 KOTA GUNUNGSITOLI 799 2268 33 3067
Gambar 2. Grafik privalensi stunting Provinsi Sumatera Utara tahun 2021
Jumlah balita yang diukur privalensinya pada tahun 2021 di  provinsi  Sumatera  Utara  sebesar  3,410,547  balita, dengan  sebaran  jumlah  kategori  stunting=224.590, tinggi=34.870, pendek=170.661 dan sangat pendek=53. 929.  Jelas  terlihat  bahwa  jumlah  stunting  sangat  tinggi yakni mencapai 224.590 balita. Dari 33 kabupaten/kota jumlah  stunting  tertinggi  terdapat  di  Kabupaten  Dairi yakni  39.412  balita,  sedangkan  terendah  terdapat  di Kabupaten  Labuhan  batu  sebesar  660  balita.  Rata-rata balita  tinggi  sebesar  1.056  sedangkan  balita  sangat pendek  sebesar  1.634.    Rata-rata  balita  pendek  sebesar 5.171  dan  stunting  sebesar  6.805  untuk  masing-masing kabupaten/kota.
.
2. Data Penelitian tahun 2022 Tabel 2. Data pengukuran privalensi stunting Provinsi
Sumatera Utara tahun 2022 N o Kab/Kota Sangat Pende k Pende k Tingg i Stuntin g 1 KAB NIAS 3069 7667 219 10736 2 KAB MANDAILING NATAL 891 3216 785 4107
3 KAB TAPANULI SELATAN 577 1705 248 2282
4 KAB TAPANULI TENGAH 696 3090 929 3786
5 KAB TAPANULI UTARA 4510 15997 672 20507
6 KAB TOBA SAMOSIR 1698 5581 651 7279 7 KAB LABUHAN BATU 215 644 653 859 8 KAB ASAHAN 254 1004 298 1258 9 KAB SIMALUNGUN 1538 5358 2026 6896 10 KAB DAIRI 7090 29376 2050 36466 11 KAB KARO 2082 4233 661 6315 12 KAB DELI SERDANG 2660 7213 20771 9873 13 KAB LANGKAT 716 3204 859 3920
14
KAB NIAS SELATAN 6563 10747 1233 17310 15 KAB HUMBANG HASUNDUTAN 3512 10242 602 13754
16
KAB PAKPAK BHARAT 1527 5965 70 7492 17 KAB SAMOSIR 1540 5494 1390 7034 18 KAB SERDANG BEDAGAI 2011 7536 3905 9547 19 KAB BATU BARA 5968 23197 761 29165 20 KAB PADANG LAWAS UTARA 2354 9860 1057 12214
21
KAB PADANG LAWAS 1278 4463 475 5741
22
KAB LABUHAN BATU SELATAN 224
763 1193 987
23
KAB LABUHAN BATU UTARA 756 1698 284 2454 24 KAB NIAS UTARA 570 3405 287 3975 25 KAB NIAS BARAT 2136 5817 156 7953
26 KOTA SIBOLGA 476 2048 20
2524 27 KOTA TANJUNG BALAI 226 558 138 784
28 KOTA PEMATANG SIANTAR 395 1796 525 2191 29 KOTA TEBING TINGGI 705 2018 508 2723 30 KOTA MEDAN 1454 3240 1956 4694 31 KOTA BINJAI 127 391 132 518 32
KOTA PADANGSIDIMPUA N 1626 5052 319 6678 33 KOTA GUNUNGSITOLI 1142 3519 71 4661

## Gambar 3. Grafik privalensi stunting Provinsi Sumatera Utara tahun 2022
Jumlah  balita  yang  diukur  prevalensinya  pada  tahun 2022  di  provinsi  Sumatera  Utara  sebesar  4,238,791 balita, dengan sebaran jumlah kategori stunting=256.683,  tinggi=45.904,  pendek=196.097  dan sangat  pendek=60.  586.  Jelas  terlihat  bahwa  jumlah stunting  sangat  tinggi  yakni  mencapai  256.683  balita. Dari  33  kabupaten/kota  jumlah  stunting  tertinggi terdapat  di  Kabupaten  Dairi  yakni  36.466  balita, sedangkan terendah terdapat di Kota Binjai sebesar 518 balita.  Rata-rata  balita  tinggi  sebesar  1.391  sedangkan balita  sangat  pendek  sebesar  1.835.    Rata-rata  balita pendek sebesar 5.942 dan stunting sebesar 7.778 untuk masing-masing kabupaten/kota.
3. Perbandingan data stunting tahun 2021 dan 2022 Tabel 3. Perbandingan stunting tahun 2021 dan
2022 No Kabupaten/Kota Tahun 2021 Tahun 2022 1 NIAS 6092 10736 2 MANDAILING NATAL 5837 4107 3 TAPANULI SELATAN 1812 2282 4 TAPANULI TENGAH 5945 3786 5 TAPANULI UTARA 14628 20507 6 KAB TOBA SAMOSIR 6196 7279 7 KAB LABUHAN BATU 660 859 8 KAB ASAHAN 3371 1258 9 KAB SIMALUNGUN 5186 6896 10 KAB DAIRI 39412 36466 11 KAB KARO 6514 6315 12 KAB DELI SERDANG 10368 9873 13 KAB LANGKAT 7828 3920 14 KAB NIAS SELATAN 16188 17310
0 100000 200000 300000 400000 500000 600000 700000 KAB N IA S KAB… KAB… KAB LAN GKAT KAB SA M OSIR
KAB P AD AN G… KAB N IA S… KOTA TEBI N G… KOTA… Stunting Tinggi Normal Pendek 0 200000 400000 600000 800000 1000000 1200000 1400000 KAB N IA S KAB T OB A… KAB KARO KAB P AKP AK… KAB P AD AN G… KOT A SI B OLGA KOTA B INJ AI Stunting Tinggi Normal Pendek
15 KAB HUMBANG HASUNDUTAN 14666 13754 16 KAB PAKPAK BHARAT 5599 7492 17 KAB SAMOSIR 6608 7034 18 KAB SERDANG BEDAGAI 8177 9547
19 KAB BATU BARA 7230 29165 20 KAB PADANG LAWAS UTARA 10555 12214 21 KAB PADANG LAWAS 4619 5741 22 KAB LABUHAN BATU SELATAN 1953 987
23 KAB LABUHAN BATU UTARA 2169 2454
24 KAB NIAS UTARA 4296 3975 25 KAB NIAS BARAT 4663 7953 26 KOTA SIBOLGA 2353 2524
27 KOTA TANJUNG BALAI 886 784
28 KOTA PEMATANG SIANTAR 1629 2191 29 KOTA TEBING TINGGI 2102 2723 30 KOTA MEDAN 3389 4694 31 KOTA BINJAI 734 518 32 KOTA PADANGSIDIMPUAN 9858 6678 33 KOTA GUNUNGSITOLI 3067 4661

## Gambar 4. Grafik perbandingan stunting 2021 dan 2022
Gambar  4.  mennjukkan  bahwa  terdadapat  peningkatan jumlah  stunting  pada  tahun  2022  dari  224.590  menjadi 256.683  atau  terjadi  peningkatan  sebesar  14%.  Terjadi peningkatan  rata-rata  dari  6.805  menjadi  7.778  per kabupaten/kota.  Jumlah  stunting  terbesar  terdapat  di daerah  yang  sama  yakni  Kabupaten  Dairi,  namun  di kabupaten  Dairi  terjadi  penurunan  angka  stunting  dari 39.412 balita menjadi 36.466 balita, tetapi secara global terjadi  peningkatan  jumlah  stunting  untuk  seluruh kabupaten/kota.
4. Cluster stunting tahun 2021 dan 2022
Dalam  melakukan  proses  clustering  stunting,  terdapat beberapa  kemungkinan  dan  pilihan  terhadap  ukuran jarak  dalam  penemuan  aturan.  Pilihan  yang  paling sederhana  adalah  memperlakukan  subsikuen  dengan panjang w sebagai  elemen  dari w R dan  selanjutnya dipakai  jarak  Euclid  (yaitu,  metric 2 L ).  [9]  telah membuktikan  secara  empiris  bahwa  jarak  Euclid  sulit terkalahkan. Jarak Euclid merupakan metode yang bebas
parameter,  cepat  waktu  komputasi  dan  sesuai  terhadap berbagai  optimisasi  data  mining  seperti  peng- indeksan[14]. Pengertiannya adalah, untuk 1 ( ,..., ) w x x x  dan 1 ( ,..., ) w y y y  didefinisikan 2 1/2 ( , ) ( ( ) ) i i i d x y x y   
(1)
Sebagai metric dalam pengelompokkan. Metric lainnya mencakup metric umum p L yang didefinisikan dengan
2 1/
( , ) ( ( ) ) p p i i i L x y x y   
(2)
Untuk 1 p  dan max i L 
 │ i i x y  │.  Data privalensi stunting diclusterkan menjadi 4 cluster dengan hasil seebagai berikut.

## Gambar 5. Cluster Stunting
Gambar 5 menunjukkan hasil analisis privalensi stunting yang  terbentuk  selama  2  tahun  di  Sumatera  Utara, dengan  jumlah  33  kabupaten/kota  selama  24  bulan, dimana  sumbu  x  merupakan  data  kabupaten/kota sedangkan  sumbu  y  adalah  jumlah  stunting  setiap bulannya  di  kabupaten/kota.  Dengan  menggunakan menggunakan  persamaan  1  yakni  jarak  euclid
2 1/2 ( , ) ( ( ) ) i i i d x y x y    setiap cluster
menghasilkan titik-titik yang diperoleh melalui perhitungan  jarak similarity ,  titik  tersebut  merupakan hasil similarity terhadap  perubahan  jumlah  stunting untuk setiap cluster seiring dengan terjadinya perubahan waktu.  Proses  clustering  dengan  menggunakan  jarak kedekatan  Euclidean,  Data  stunting  Provinsi  Sumatera Utara tahun 2021 dan2022 diclusterkan menjadi 4 cluster dihasilkan pusat cluster yakni
Tabel 4. Cluster stunting tahun 2021 dan 2022 Cluster Kab/Kota Jumlah stunting Jumlah Kab/kota Jumlah data Cluster 1 14 905 21 224 Cluster 2 22
220 29 521
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 NIAS TAP A N U

## LI
UTARA
KAB S IMALU NGU N
KAB LANGKAT KAB S AMO SI R KAB PADA NG LAW A S KAB N IAS BARAT
KO TA TE BI NG… KO TA… Tahun 2022 Tahun 2021
Cluster 3 10 2934 8 47
Pusat  cluster  1  terdapat  di  kabupaten  Nias  Selatan dengan  jumlah  stunting  pada  angka  905  kasus,  jumlah kabupaten/kota yang termasuk dalam cluster 1 adalah 21 kabupaten/kota dengan total data 224 kasus. Pusat cluster 2  terdapat  di  kabupaten  Labuhan  Batu  Selatan  dengan jumlah  stunting  pada  angka  220  kasus,  jumlah kabupaten/kota yang termasuk dalam cluster 2 adalah 29 kabupaten/kota dengan total data 521 kasus. Pusat cluster 3  terdapat  di  kabupaten  Dairi  dengan  jumlah  stunting pada  angka  2934  kasus,  jumlah  kabupaten/kota  yang termasuk  dalam  cluster  3  adalah  8  kabupaten/kota dengan total data 47 kasus. Berdasarkan data privalensi stunting tahun 2022 dan 2023 yang diclusterkan menjadi 3  cluster,  berdasarkan  jumlah  diklasifikasin  menjadi  3 bagian  yakni  cluster 1 dengan kategori jumlah stunting sedang, cluster 2 dengan kategori jumlah stunting sedikit, cluster 3 dengan kategori jumlah stunting banyak.
Hasil  klasifikasi  dan  clustering  privalensi stunting dapat dijadikan sebagai sumber informasi yang akurat  dan  update  yang  dapat  digunakan  pemerintah dalam upaya melakukan tindakan optimalisasi penanganan  stunting  di  setiap  kabupaten/kota.  Pola penanganan dan aktifitas masyarakat di daerah cluster 2 dengan  jumlah  stunting  sedikit  dapat  dijadikan  sebagai acuan  untuk  diterapkan  di  cluster  1  dengan  jumlah stunting  banyak untuk dapat diminimize jumlah stunting setiap bulannya.

## V. KESIMPULAN
Dilakukan pengolahan data terhadap 33 kabupaten/kota di  Sumatera  Utara  dalam  jurun  waktu  2  tahun.  Metode yang  digunakan  adalah  clustering  dengan  algoritma Euclid,  algoritma  Euclid  mampu  menclusterkan  data privalensi  stunting  menjadi  3  cluster  dengan  kategori sedikit  sebesar  66%,  kategori  sedang  sebesar  28%, kategori  banyak  sebesar  6%.  Hasil  klasifikasi  dan clustering  privalensi  stunting  dapat  dijadikan  sebagai sumber  informasi  yang  akurat  dan  update  yang  dapat digunakan pemerintah dalam upaya melakukan tindakan optimalisasi penanganan stunting di setiap kabupaten/kota  berbasis  kecerdasan  buatan  yang  dapat memberikan pola penangan dan optimalisasi stunting di setiap  kabupaten/kota.  Pola  penanganan  dan  aktifitas masyarakat  di  daerah  cluster  2  dengan  jumlah  stunting sedikit dapat dijadikan sebagai acuan untuk diterapkan di cluster 1 dengan jumlah banyak

## VI. REFERENSI
[1] D.  Bayu,  “Prevalensi  Stunting  di  Indonesia  Capai 24,4%  pada  2021.”  2022,  [Online].  Available: https://dataindonesia.id/ragam/detail/prevalensi-
stunting-di-indonesia-capai-244-pada-2021.
[2] Rokom,  “Prevalensi  Stunting  di  Indonesia  Turun  ke 21,6%  dari  24,4%.”  2023,  [Online].  Available: https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/rilis- media/20230125/3142280/prevalensi-stunting-di- indonesia-turun-ke-216-dari-
244/#:~:text=Kementerian Kesehatan mengumumkan hasil Survei,21%2C6%25 di 2022.
[3] K.  Rahmadhita,  “Permasalahan  Stunting  dan Pencegahannya Stunting Problems and Prevention,” J. Ilm. Kesehat. Sandi Husada , vol. 11, no. 1, pp. 225– 229, 2020, doi: 10.35816/jiskh.v10i2.253.
[4] F. M. Mulyaningrum, M. M. Susanti, and U. A. Nuur, “Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi Stunting Pada Balita Di Kabupaten Grobogan,” J. Keperawatan dan Kesehat. Masy. STIKES Cendekia Utama Kudus , pp. 74–84, 2021.
[5] R.  I.  Sutarto,  Diana  Mayasari,  “Stunting  ,  Faktor Resiko  dan  Pencegahannya  Stunting  ,  Risk  Factors and Prevention,” Agromedicine , vol. 5, pp. 540–545, 2018.
[6] K.  K.  dan  Informasi,  “Layanan  Kesehatan  dan Kemajuan  Teknologi  Digital.”  2019,  [Online]. Available: https://www.kominfo.go.id/content/detail/17698/laya nan-kesehatan-dan-kemajuan-teknologi- digital/0/sorotan_media.
[7] A.  Dwi,  L.  Id,  R.  Dwi,  W.  Id,  and  N.  Amaliah, “Stunting  among  children  under  two  years  in Indonesia : Does maternal education matter ?,” pp. 1– 11, 2022, doi: 10.1371/journal.pone.0271509.
[8] U. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, and P. Smyth, “From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases,” AI  Mag. ,  vol.  17,  no.  3,  p.  37,  1996,  doi: 10.1609/aimag.v17i3.1230.
[9] H.  Ding,  G.  Trajcevski,  P.  Scheuermann,  X.  Wang, and E. Keogh, “Querying and Mining of Time Series Data :  Experimental  Comparison  of  Representations and Distance Measures,” 2008.
[10] T.  Warren  Liao,  “Clustering  of  time  series  data  -  A survey,” Pattern Recognit. , vol. 38, no. 11, pp. 1857– 1874, 2017, doi: 10.1016/j.patcog.2005.01.025.
[11] T.  Oates,  “Identifying  Distinctive  Subsequences  in Multivariate  Time  Series  by  Clustering,” Proc.  fifth ACM SIGKDD Int. Conf. Knowl. Discov. data Min. -
KDD ’99 , pp. 322–326, 1999, doi: 10.1145/312129.312268.
[12] T. Rakthanmanon et al. , “Addressing Big Data Time Series: Mining Trillions of Time Series Subsequences Under  Dynamic  Time  Warping,” Trans.  Knowl. Discov.  from  Data  (TKDD ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  3047– 3051, 2013, doi: 10.1145/2500489.
[13] R.  J.  Hilderman  and  H.  J.  Hamilton,  “Heuristic Measures of Interestingness,” pp. 232–241, 1999.
[14] R.  Buaton,  M.  Zarlis,  and  H.  Mawengkang, “OPTIMIZATION  OF  FORECASTING  TIME SERIES  WITH  RBT  (  RULE  BEST  TIME  SERIES ),” vol. 98, no. 15, pp. 2977–2989, 2020.