256 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 256-269 E-ISSN 2503-2933
Penerapan Metode K-Means Clustering Bagi Balita

## Penderita Stunting Di Kecamatan Loli Kabupaten Sumba Barat
Betharia Sonatha Kaka 1 *, Andry Ananda P. T. Mara 2 , Lidia Lali Momo 3 1,2,3 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Komputer Stella Maris Sumba; Jl. Karya Kasih No.5 –Tambolaka- Sumba Barat Daya - NTT
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, STIMIKOM Stella Maris Sumba *Email: ryakaka20@gmail.com

## Abstrak
Metode  k-means  clustering  merupakan  salah  satu  data  mining  yang  dapat dimanfaatkan  sebagai    proses    klasterisasi  untuk  mengelompokan  data  status  stunting    balita khususnya  di  Kecamatan  Loli  Kabupaten  Sumba  Barat.  Teknik  pengumpulan  data  observasi langsung  di  Puskesmas  Tanarara  dan  Wee  Karou  dengan  jumlah  sebanyak  426  kasus  balita stunting.  Hasil  penelitian  menujukkan  bahwa  penerapan  metode  K-Means  clustering menggunakan  tols  Rapid  Miner  pada  pengelompokkan  penderita  Stunting  di  Kecamatan  Loli tahun  2023  yang  dibagi  menjadi  3  cluster  yaitu  cluster  0  memiliki  tingkat  terendah  kasus Stunting,  cluster  1  dalam  kategori  kasus  tertinggi  penderita  Stunting  dan  Cluster  2  kategori kasus  Stunting  rata-rata.  Berdasarkan  hasil  penelitian  maka  dapat  disimpulkan  bahwa Kelurahan/Desa  Soba  Wawi  dan  Bera  Dolu  berada  pada  cluster  1  dengan  masing-masing mencapai 77  dan 66  kasus penderita Stunting.
Kata kunci —penerapan, k-means clustering, balita stunting, Sumba Barat

## Abstract
The k-means clustering method is one of the data mining techniques that can be utilized as a clustering process to group data on stunting status, especially among toddlers in the Loli District  of  West  Sumba  Regency.  Data  collection  was  done  through  direct  observation  at  the Tanarara  and  Wee  Karou  Community  Health  Centers,  with  a  total  of  426  cases  of  stunted toddlers.  The  research  results  indicate  that  the  application  of  the  K-Means  clustering  method using  Rapid  Miner  tools  for  the  clustering  of  stunting  patients  in  the  Loli  District  in  2023  is divided  into  3  clusters.  Cluster  0  has  the  lowest  level  of  stunting  cases,  Cluster  1  falls  in  the category  of  the  highest  stunting  cases,  and  Cluster  2  is  in  the  category  of  average  stunting cases.  Based  on  the research  results,  it  can  be  concluded  that  the  Soba  Wawi  and  Bera  Dolu Villages are in Cluster 1, with 77 and 66 cases of stunting patients, respectively.
Keywords — Implementation, K-means clustering, Stunting toddlers, West Sumba

## 1. PENDAHULUAN
tunting merupakan kondisi gizi yang timbul akibat kekurangan nutrisi dalam jangka waktu yang cukup lama. Menurut [1], stunting adalah kondisi anak yang memiliki ukuran tubuh yang  lebih  pendek  dari  anak  yang  seusianya  yang  ditandai  dengan  z-score  (HAZ)  tinggi badan menurut usia yang rendah lebih dari dua standar deviasi di bawah median World Health Organization (WHO) Child Growth Standards . Stunting merupakan kondisi kerdil/pendek yang dialami oleh anak berusia di bawah lima tahun (balita) yang mengalami gagal tumbuh kembang S
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 256-269 E- ISSN 2503-2933 257
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
akibat  kekurangan  gizi  kronis  serta  infeksi  berulang  selama  periode  1000  hari  pertama kehidupan (HPK) terhitung mulai dari janin hingga usia anak berulang tahun  yang  kedua [2].
Berdasarkan Hasil Survei Status Gizi Indonesia (SSGI), Indonesia memiliki prevalensi stunting  sebesar  21,6%  pada  tahun  2022,  sedangkan  provinsi  dengan  prevalensi  stunting tertinggi adalah Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT) yang mencapai 35,3% dari 77.338 balita kasus  [3].  Sedangkan  1.806  (16,2  %)  kasus  stunting  berada  pada  Kabupaten  Sumba  Barat dimana  Kecamatan  Loli  merupakan  salah  satu  kecamatan  yang  memiliki  sebanyak  426  kasus balita stunting pada  tahun  2022  sehingga  balita  perlu  lebih  diperhatikan  dalam  penanganan pemerintah.
Data  penderita  balita stunting yang  diperoleh  dari  Puskesmas  dan  Kecamatan  Loli Kabupaten  Sumba  Barat  masih  dilakukan  secara  manual.  Untuk  mendapatkan  informasi  yang mudah  diakses  dapat  dilakukan  melalui  pengolahan  data  berdasarkan  dengan  kemiripan  setiap anak (analisis hasil pengelompokkan/clustering) melalui indeks pengukuran dua parameter yaitu berat  badan  balita  (BB)  dan  tinggi  badan  balita  (TB).  Data clustering menggunakan  K-Means yang merupakan metode data mining untuk pengelompokkan dengan menggunakan pengolahan data  yang  cukup  efektif  pada  dalam  proses  pengelompokkan  data  dengan  karakteristik  yang sama  atau  berbeda  ke  suatu  wilayah  atau  kelompok  lainnya  [4].  Metode clustering K-Means adalah  suatu  teknik  analisis  data  yang  digunakan  untuk  mempartisi  sebuah  dataset  ke  dalam beberapa kelompok [5].
Penelitian  sebelumnya  telah  dilaporkan  [4],  tentang  clustering  penderita  stunting  yang dilakukan berbasis WebGIS. Sedangkan [6], melakukan penelitian tentang penerapan metode k- means clustering untuk menentukan status gizi baik dan gizi buruk pada balita. Penelitian lain yang  telah  dilakukan  [7],  tentang  performansi  algoritma  clustering  K-Means  untuk  penentuan status  malnutrisi  pada  Balita.  Penelitian  [6,7]  tersebut  lebih  difocuskan  pada  penentuan  status gizi  pada  balita.  Dalam  penelitian  ini  ditekankan  pada  ketersediaan  sistem  informasi  data stunting  sehingga  dapat  membantu  dalam  mengidentifikasi  keterkaitan  antara  intervensi  yang dilakukan  dan  perbaikan  status  gizi  balita.  Selain  itu,  dalam  penelitian  ini  melibatkan pemerintah setempat untuk dilakukan wawancara.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ditemukan  bahwa  Kecamatan  Loli,  data  balita  Stunting masih  dilakukan  dengan  cara  manual  karna  belum  tersedia  sistem  informasi  kesehatan  yang terintegrasi  dengan  baik.  Dengan  adanya  perkembang  teknologi  yang  maju  begitu  pesat  pada saat  ini  berdasarkan  kasus  di  atas  maka  dapat  dibuat  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu menganalisis  status  Stunting  pada  balita  dengan  menggunakan  metode-metode  tertentu  agar dapat melakukan pengelompokkan (Clustering) sehingga dapat memudahkan dalam melakukan proses analisis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penerapan metode k-means clustering bagi Balita penderita stunting di Kecamatan Loli Kabupaten Sumba Barat.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode dalam penelitian ini menggunakan tahapan dalam proses data mining yaitu
2.1. Metode K-Means Clustering
2.1.1. Data Mining
Data mining adalah cara yang cukup efektif untuk memperoleh pola dengan pengetahuan jumlah data yang cukup besar. Teknik yang digunakan pada Data Mining adalah teknik statistik, matematika, machine learning serta artificial intelegent untuk menganalisis dan mengolah data menjadi informasi atau pengetahuan yang berguna untuk mengambil data base yang besar [8].
258 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 256-269 E-ISSN 2503-2933

## 2.1.2. K- Means
K-Means merupakan  metode  pengelompokan  data  dalam  satu  kelompok  atau beberapa kelompok [9]. Pendekatan K-Means digunakan pada tahap data mining penelitian ini pada  tahap  clustering  hingga  mengidentifikasi  kasus  stunting  pada  anak  balita  [10].  Menurut [11],  menyatakan  bahwa  pada  K-Means    akan    dilakukan    perhitungan    jarak    antara  data dengan  titik  pusat (centroid) untuk  mengukur tingkat kemiripan.

## 2.1.3. Clustering
Clustering yaitu  kumpulan  objek  data  yang  memiliki  karakteristik  sama  antara  satu dengan  yang  lain  dari  kelompok  yang  sama  dan  berbeda  objek  dengan  data  kelompok  lain. Menurut [12], dalam proses pengelompokan data yang perlu diperhatikan yaitu kemiripan data pada masing-masing anggota cluster

## 2.2. Tahapan Penelitian
Berikut  ini  dijelaskan  beberapa  tahap  yang  dilakukan  dalam  melakukan  penelitian. Tahapan  ini  berguna  untuk  melaksanaan  penelitian  agar  berjalan  dengan  baik  dan  sistematis serta memenuhi tujuan yang diinginkan. Beberapa tahap penelitian berikut ini:

## 2.1.1. Identifikasi Masalah
Pada tahap ini yang dilakukan adalah merumuskan masalah bagaimana penerapan metode K-Means Clustering untuk pengelompokkan penderita balita Stunting di kecamatan Loli. Pada tahapan  ini  dilakukan  pencarian  suatu  permasalahan  diatas  dan  akan  dilanjutkan  untuk mempelajari  permasalahan  tersebut  sehingga  diperoleh  solusi  dari  permasalahan  yang  telah didapatkan.

## 2.1.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  pengumpulan  data  di Posyandu Kecamatan  Loli.  Pengelompokkan  data  dengan  cara  mengambil  data  balita di  kader posyandu yang berupa data Kartu Menuju Sehat (KMS), Berat Badan (BB) dan Tinggi Badan (TB) serta melakukan  observasi dengan melakukan pengamatan dan pemahaman serta mencatat hal-hal  penting  dan  mengumpulkan  data-data  mengenai  balita  Stunting  dengan  tujuan  untuk mendapatkan  infomasi  yang  dibutuhkan.  Model  penggunaan  data  pada  penelitian  ini  adalah Data Mining dengan  menggunakan  metode K-Means .  Data  balita  yang  di  kelompokkan berdasarkan data balita posyandu di kecamatan Loli pada tahun 2023. Untuk memperoleh data, peneliti  akan  melakukan  wawancara.    Wawancara  memiliki  tujuan  untuk  mengumpulkan informasi  yang  dibutuhkan  peneliti  dalam  pengambilan  suatu  data  dengan  metode K-Means untuk menentukan potensi penderita balita Stunting. Wawancara dilakukan pada beberapa kader posyandu  di  setiap  kelurahan  di  kecamatan  Loli,  wawancara  dengan  mengajukan  pertanyaan– pertanyaan yang berhubungan dengan segala kegiatan yang menyangkut dengan balita Stunting.

## 2.1.3. Analisis
Setelah  mendapatkan  informasi  dari  hasil  pengumpulan  data  penelitian,  selanjutnya peneliti  melakukan  tahapan  analisis  sehingga  peneliti  dapat  mengetahui  gambaran  yang  jelas tentang penelitian yang dilakukan. Analisa dilakukan terhadap data-data yang telah diperoleh.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 256-269 E- ISSN 2503-2933 259
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 2.1.4. Rapid Miner
Dalam  penelitian  ini tools yang  di  gunakan  adalah tools Rapid  Miner . Rapid  Miner itu sendiri merupakan sebuah perangkat lunak open source yang akan digunakan dalam melakukan analisis data dengan cara kerja sebagai berikut:

## 2.1.4.1. Persiapan Data
Pertama-tama,  data  penderita  stunting  harus  dipersiapkan  dan  dimuat  ke  dalam Rapid Miner . Data harus terstruktur dengan benar dan tidak ada nilai yang hilang.

## 2.1.4.2. Membuat Proses
Setelah  data  siap,  buatlah  proses  baru  di Rapid  Miner dengan  menggunakan  opsi  " New Process ".  Pada  proses  ini,  Menentukan  langkah-langkah  yang  diperlukan  untuk mengelompokkan data penderita Stunting.

## 2.1.4.3. Membuat Operator
Langkah selanjutnya adalah memilih operator yang akan digunakan untuk melakukan K- Means Clustering . Pilih operator " K-Means " dari panel operator di Rapid Miner .

## 2.1.4.4. Mengonfigurasi Operator
Setelah  operator  dipilih,  konfigurasikan  operator K-Means dengan  mengisi  parameter yang diperlukan. Parameter tersebut antara lain adalah jumlah cluster yang diinginkan.

## 2.1.4.5. Menjalankan Proses
Setelah konfigurasi selesai, jalankan proses untuk memulai pengelompokkan data. Rapid Miner akan mengeksekusi operator K-Means dan menghasilkan kelompok-kelompok penderita Stunting berdasarkan karakteristik yang dimiliki.

## 2.1.4.6. Menganalisis Hasil
Setelah proses selesai, hasil pengelompokkan akan ditampilkan. maka dapat menganalisis hasil  tersebut  dan  menentukan  tindakan  selanjutnya  berdasarkan  kelompok-kelompok  yang terbentuk.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi-informasi terkait  dengan  kasus  stunting  di  kecamatan  Loli.  Berdasarkan  hasil  wawancara  dari  beberapa kader  Posyandu  Kecamatan  Loli,  bahwa  kasus  stunting  lebih  di  prioritaskan  pada  penderita yang  berusia  Baduta  atau  berusia  dibawa  dua  tahun  karena  pada  usia  tersebut  kasus  stunting masih bisa diatasi atau diobati. Sedangkan usia yang melewati Baduta kemungkinan besar sulit di sembuhkan.
Data  yang  diperoleh  di Kecamatan  Loli  terdapat  426 penderita  stunting  di  antaranya  61 Baduta  dan  365  Balita  Stunting  (Tabel  3.1).  Pada  tahun  2022  sampai  2023  pemerintah  telah melakukan  intervensi  dari  lintas  sektor  beberapa  instansi  pemerintah  yang  terkait,  dengan penanganan  dari  pemerintah  lewat  Pemberian  Makanan  Tambahan  (PMT)  yang  dijalankan selama 90 hari untuk mengurangi status stunting.
260 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 256-269 E-ISSN 2503-2933
Tabel  1. Data Stunting Kecamatan Loli
Beberapa  faktor  penyebab  terjadinya  stunting  pada  daerah  ini  yakni  kurangnya pengetahuan  orang  tua  terhadap  asupan  makanan  yang  bergizi  pada  anak  dan  kondisi ekonomi  yang  rendah  sehingga  akses  terhadap  makanan  bergizi  dan  perawatan  kesehatan terbatas. Selain itu, kesadaran dari beberapa orang tua anak terhadap stunting masih terbatas, sehingga  dalam  program  pemerintah  melalui  pemberian  makanan  tambahan  (PMT),  bahwa sebagian  orang  tua  anak  tidak  terlibat  sehingga  menjadi  kendala  dalam  pendistribusian terhadap makanan tambahan bagi penderita stunting.

## 3.2. Pengolahan Data
Pada  tahap  ini  pengolahan  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah mengolah data  dengan  Tols Rapid  Miner .    Sebelum  melakukan  proses  pengolahan  data  pada  tols Rapid Miner, maka diperlukan persiapan data dengan format .xls kemudian masuk pada aplikasi Rapid Miner. Berikut tahap pengolahan data menggunakan tols Rapid Miner :
3.2.1. Import Data Import Data  merupakan  proses    memasukan  data  dari  komputer  yang  telah  di  siapkan dengan format data .xls kemudian pilih My Computer dan mencari data yang telah disiapkan.
Gambar 1. Import Data
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 256-269 E- ISSN 2503-2933 261
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 3.2.2. Proses Import Data
Selanjutnya pilih Data Import kedalam Rapid Miner. Apabila data yang telah dipilih tidak terjadi  masalah  maka  akan  muncul  “ No  Problem ”  pada  proses Import Data.  Lanjutkan  proses tersebut hingga finish dan berhasil di Import ke Rapid Miner. Pada proses Import Data ini juga dilakukan penambahan ide atau identistas pada data set yang akan digunakan yaitu pada Atribut Nama Desa/Kelurahan diubah dengan memilih logo setting. kemudian mengubah ” change role type” dipilih menjadi “ide” seperti pada Gambar 3.2 dibawah ini:
Gambar 2. Proses Data

## 3.2.3. Membuat Lembar Proses
Membuat  Lembar  Proses  yaitu  proses  setelah  data  di Import kemudian  data  dimasukan kedalam halaman proses dengan menyeret atau Drag and Drop Down data yang telah di Import seperti pada gambar 3.3 dibawah ini.
262 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 256-269 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 3. Lembar Proses

## 3.2.4. Select Atribut
Select Atribut Merupakan  salah  satu  metode  pemilihan  yang  dapat  digunakan  untuk memilih bagian-bagian yang akan digunakan. Pada kasus Stunting di kecamatan Loli Terdapat 3 atribut yaitu jumlah Baduta Stunting, jumlah Balita Stunting dan Total penderita Stunting.
Gambar 4. Select Atribut

## 3.2.5. Seleksi Data
Seleksi  Data  merupakan  cara  untuk  mengambil  dan  menampilkan  data  yang  telah  di masukkan pada Rapid Miner setelah melewati beberapa tahap tersebut .
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 256-269 E- ISSN 2503-2933 263
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## Gambar 5. Seleksi Data

## 3.2.6. Pengecekkan Missing Value
Missing  Value  merupakan  tahap  pembersihan  data  yang  variabelnya  tidak  memenuhi dalam hitungan. Pada tahap ini tidak ditemukan data yang Missing Value pada dataset.
Gambar 6. Missing Value

## 3.2.7. Hasil Pengolahan Data Stunting.
Hasil  pengolahan  Data  Stunting  pada  tols Rapid  Miner terdapat  satu  Desa/Kelurahan yang mengalami kasus Stunting tertinggi di kecamatan Loli yaitu Kelurahan Soba Wawi dengan jumlah total 77 penderita Stunting di antaranya 12 Baduta dan 65 Balita Stunting.
264 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 256-269 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 7. Hasil Pengolahan Data

## 3.2.8. Penerapan Metode K-Means Clustering
Penerapan K-Means
Setelah selesai melakukan proses pengolahan Data kemudian dilakukan proses penerapan metode K-Means  Clustering untuk  mengelompokkan  Data  Stunting  dari  proses  yang  telah dibuat.
Gambar 8. Penerapan K-Means Clustering
Parameter Clustering
Parameter Clustering merupakan  menentuan  jumlah  k  atau  kelompok  yang  akan digunakan  pada  proses  penerapan  metode Clustering tersebut.  Hal  ini  dapat  dilakukan  pada
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 256-269 E- ISSN 2503-2933 265
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
pengaturan  Clustering  yang  diatur  pada  menu  Parameter Clustering  K-Means .  Parameter Clustering yang digunakan pada tahap ini yaitu 3 k.
Gambar 9. Parameter Clustering
Running Proses Setelah melakukan pengaturan parameter clustering maka dilakukan running pada proses untuk  mendapatkan  hasil Clustering dari K-Means yang  diterapkan  pada  tols Rapid  Miner . Berdasarkan beberapa pengujian data setelah melakukan parameter clustering terdapat beberapa output yang dihasilkan oleh tols rapid miner dengan scatter visualisasi cluster .
266 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 256-269 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 10. Running Proses
Clustering Model
Cluster Model  merupakan  tampilan  hasil Cluster yaitu text  view yang  merupakan tampilan  hasil Clustering atau  pengelompokkan  berdasarkan Cluster dan  jumlah  anggotanya. Pada Cluster 0 terdiri dari 10 item, Cluster 1 terdiri dari 2 item dan Cluster 2 terdiri dari 2 item total number of item 14.
Gambar 11. Clustering Model

## Folder View
Berikut  adalah  tampilan  Folder View yang  merupakan  tampilan  data  bagian-bagian Cluster secara keseluruhan, dimana masing-masing anggota dari 3 Cluster menampilkan jumlah penderita  Stunting  setelah  mengimplementasi  pengelompokkan  penderita  Stunting  dengan  tols Rapid Miner.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 256-269 E- ISSN 2503-2933 267
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 12. Folder View

## Hasil Clustering
Berdasarkan hasil implementasi dengan metode K-Means Clustering penderita Stunting di  Kecamatan  Loli  maka  diperoleh  data  kasus  stunting  di  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  2. dibawah ini
Tabel 2. Hasil Clustering

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  di  Kecamatan  Loli,  maka  diperoleh kesimpulan  sebagai  berikut:  penerapan  metode K-Means  clustering menggunakan tols  rapid miner pada  pengelompokkan  penderita  Stunting  di  Kecamatan  Loli  tahun  2023  yang  dibagi menjadi  3  Cluster  terdapat  beberapa  penderita  Stunting  di  antaranya  Cluster  0  menunjukan bahwa  penderita  Stunting  di  kecamatan  Loli  dari  beberapa  Kelurahan/Desa  tersebut  masih masuk  dalam  tingkat  terendah  kasus  Stunting,  untuk  Cluster  1  menunjukan  bahwa  pada
Jumlah Baduta Stunting Jumlah Balita Stunting UBU PEDE 0 23 23 DOKA KAKA 3 14 17 TANA RARA 3 11 14 BALI LEDO 1 12 13 UBU RAYA 5 20 25 TEMA TANA 1 8 9 MANOLA 3 3 6 DEDE KADU 4 24 28 WEEKAROU 3 20 23 LODA PARE 8 20 28 SOBAWAWI 12 65 77 BERA DOLU 0 66 66 WEE DABO 8 47 55 DIRA TANA 10 32 42 Cluster 2 Informasi
Jumlah Cluste r Kelurahan/Desa Total Cluster 0 Cluster 1
268 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 256-269 E-ISSN 2503-2933
Kelurahan/Desa tersebut masuk dalam kasus tertinggi penderita Stunting. Sedangkan Cluster 2 menunjukan    bahwa  penderita  Stunting  dari  beberapa  kelurahan/Desa  masuk  dalam  kasus Stunting  rata-rata.  Jadi  tingkat  tertinggi  penderita  Stunting  di  kecamatan  Loli  berada  pada Cluster 1 dari 2 Kelurahan/Desa yaitu Soba Wawi dengan total 77 penderita Stunting dan Bera Dolu dengan total 66  penderita Stunting.

## 5. SARAN
Perlu penelitian lanjutan tentang penerapan Metode K-Means clustering terhadap kasus balita  stunting  pada  beberapa  di  kecamatan  lain  khusus  di  kabupaten  Sumba  Barat  Propinsi NTT.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  pemerintah  daerah  Kabupaten  Sumba  Barat melalui Camat Loli dan kader Posyandu yang memberikan data dan informasi dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].   Utami, M. M. H., Kustiyah, L., & Dwiriani, C. M. (2023 ). Risk Factors of Stunting, Iron Deficiency Anemia, and Their Coexistence Among Children Aged 6-9 Years in Indonesia: Results  from  The  Indonesian  Family  Life  Survey-5  (IFLS-5)  in  2014-2015. Amerta Nutrition, 7(1), 120–130. https://doi.org/10.20473/amnt.v7i1.2023.120-130
[2].   Ariani.  M. (2020). Determinan  Penyebab  Kejadian  Stunting  pada  Balita:  Tinjauan Literatur,” Dinamika Kesehatan Jurnal Kebidanan dan Keperawatan, Vol. 11, No. 1, pp. 172–186, doi: 10.33859/dksm.v11i1
[3].   KEMENKES, Buku  Saku  Hasil  Survei  Status  Gizi  Indonesia  (SSGI).  Jakarta: Kementerian Kesehatan Republik Indonesia , 2022. View online
[4]   Lubis, I., Tommy dan A.M. Elhanafi. (2023). Visualisasi Clustering Penderita Stunting di Kabupaten  Langkat  Berbasis  WebGIS.  Jurnal  Teknologi  Sistem  Informasi  dan  Sistem Komputer TGD . Volume 6; Nomor 2; Page 590-598
[5].   Hidayat, T, M. Jajuli & Susilawati. (2023). Clustering Daerah Rawan Stunting di Jawa Barat Menggunakan Algoritma K-Means . Volume 4, Nomor 2, Desember 2023, hlm 137- 146.
[6]. Dona  dan  M.  Rifqi.  (2022 ).  Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Untuk  Menentukan Status  Gizi  Baik  dan  Gizi  Buruk  pada  Balita  (Studi  Kasus  Kabupaten  Rokan  Hulu). RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab. Volume 7. No. 2|: Hal :179-191
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 256-269 E- ISSN 2503-2933 269
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
[7].   Narulita, S., Prihati, A.T. Oktaga dan  A.E. Widyantoro. (2023 ). Performansi Algoritma Clustering  K-Means  Untuk  Penentuan  Status  Malnutrisi  pada  Balita. Jurnal  Informasi, Sains dan Teknologi, 6(1), 188–202. https://doi.org/10.55606/isaintek.v6i02.128
[8].   Irfiani, E dan S.S. Rani. (2018). Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Nilai Gizi Balita. Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi. Vol. 6, No. 4: 165-172
[9].   Subayu,  A.  (2022). Penerapan  Metode  K-Means  Untuk  Analisis  Stunting  Gizi  pada Balita:Systematic  Review. Jurnal  Sains,  Nalar,  dan  Aplikasi  Teknologi  Informasi . Volume 2. Nomor 1. Hal. 42-50.
[10].   Sari,  I.P.,  Al-Khowarizmi,  O.K.  Sulaiman  and  D.  Apdilah.  (2023). Implementation  of data  Classification  Using  K-Means  Algorith  in  Clustering  Stunting  Cases. Journal  of Computer  Science,  Information  Technology  and  Telecommunication  Engineering (JCoSITTE). Vol. 4, No. 2, pp. 402-412. DOI: 10.30596/jcositte.v4i2.15765
[11].   Rohmah,    A.,    F. Sembiring dan A. Erfina. (2021 ). Implementasi  Algoritma  K-Means Clustering  Analysis  Untuk    Menentukan  Hambatan  Pembelajaran      Daring        (Studi Kasus:  SMK  Yaspim  Gegerbitung). Prosiding  Seminar  Nasional  Sistem  Informasi  dan Manajemen  Informatika  Prodi  Sistem  Informasi  Universitas  Nusa  Putra  Sukabumi,  7 Agustus 2021.
[12]   Mujilahwati, S., & Wardhani, R. (2021). Implementasi Fuzzy C-Means Untuk Clustering Mahasiswa  Berdasarkan  Nilai  Masuk  Perguruan  Tinggi. Joutica,  6(1),  448. https://doi.org/10.30736/jti.v6i1.582