## Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia
Vol.15, No. 2, Tahun 2021 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Penentuan Kelompok Status Gizi Balita dengan Menggunakan Metode K-Means
Oktania Purwaningrum 1 , Yudha Yunanto Putra 2 , Amalia Anjani Arifiyanti 3
1,2,3 Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur
1 18082010029@student.upnjatim.ac.id, 2 18082010032@student.upnjatim.ac.id,
3 amalia_anjani.fik@upnjatim.ac.id
ABSTRAK . Kekurangan gizi pada balita merupakan permasalahan yang masih sering terjadi di Indonesia. Menurut data dari Badan Pusat Statistik (BPS) menunjukkan prevalensi balita kekurangan gizi pada tahun 2018 diatas nilai 10 dan Jawa Timur memiliki nilai 15,20. Permasalahan gizi balita memberikan dampak buruk pada kesehatan balita. Untuk menangani permasalahan kesehatan dan gizi balita hadir adanya posyandu. Posyandu adalah kegiatan yang dilakukan oleh dan untuk masyarakat  dibantu  oleh  petugas  kesehatan  setempat  atau  Puskesmas,  salah  satunya  Posyandu  Tanjung  1  RW  06  Desa Pepelegi  Sidoarjo.  Untuk  mengelompokan  status  gizi  balita  pada  Posyandu  Tanjung  1  RW  06  Desa  Pepelegi  Sidoarjo, dilakukan  klusterisasi  agar  penanganan  gizi  ke  balita  sesuai  sasaran.  Proses  klasterisasi  dilakukan  dengan framework CRISP-DM dan algoritma K- Means . Hasil dari analisis klasterisasi menunjukkan bahwa terdapat 3 klaster dari data balita. Diharapkan kader Posyandu menjadikan hasil tersebut menjadi dasar dalam penentuan kebijakan dalam pemberian tindakan seperti vaksinasi dan imunisasi agar sesuai dan tepat guna.
Kata Kunci : gizi balita, klasterisasi, CRISP-DM, K-Means
ABSTRACT . Malnutrition in children under five is a problem that still often occurs in Indonesia. According to data from the Central Statistics Agency (BPS) shows the prevalence of malnourished children under five in 2018 is above 10 and East Java has a value of 15.20. Nutritional problems for toddlers have a bad impact on toddler health. To deal with health and  nutrition problems for toddlers, there is a Posyandu. Posyandu  is an activity  carried out by and for the  community assisted by local health workers or Puskesmas, one of which is Posyandu Tanjung 1 RW 06 Desa Pepelegi, Sidoarjo. To classify the nutritional status of toddlers at Posyandu Tanjung 1 RW 06 Desa Pepelegi, Sidoarjo, clustering was carried out so that the handling of  nutrition for toddlers  was  on target. The  clustering process is  carried out  using the CRISP-DM framework and the K-Means algorithm. The results of the clustering analysis show that there are 3 clusters of toddler data. It is hoped that the Posyandu cadres will make these results the basis for determining policies in providing actions such as vaccination and immunization to be appropriate and effective.
Keywords : toddler nutrition, clustering, CRISP-DM, K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Gizi  adalah  zat  makanan  dibutuhkan  untuk  perkembangan,  pertumbuhan  dan  kesehatan  tubuh seseorang. Gizi seimbang merupakan zat gizi yang mengandung susunan makanan sehari-hari pada porsi dan jenis yang sesuai dengan kebutuhan tubuh yaitu status kesehatan, jenis kelamin, dan umur. Pola makan tidak baik atau tidak bergizi seimbang mempunyai resiko yaitu terjadinya kekurangan gizi seperti berat badan kurang dan anemia. Gizi berlebih (obesitas) juga merupakan resiko yang mungkin terjadi. Lalu penyakit lainnya seperti penyakit  jantung koroner, hipertensi, dan diabetes juga  mengintai kesehatan tubuh  jika gizi tidak diimbangi dengan baik (Handoko, 2020).
Masalah yang sering terjadi pada balita adalah terkait gizi dan tumbuh kembang balita. Menurut Rahim pada  Adhimas,  gizi  buruk  yang  terjadi  pada  balita  sering  disebabkan  dari  faktor  gizi  makanan  yang  balita dapatkan (Nalendra, 2018). Permasalahan gizi balita selalu menjadi sorotan pemerintah  agar dapat berbenah pada  pemenuhan  gizi  balita.  Data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  menunjukkan  bahwa  prevalensi  balita  yang kekurangan gizi pada tahun 2018 diatas nilai 10, dan Jawa Timur memiliki nilai 15,20 (Statistik, 2018). Hal tersebut juga menjadi perhatian dari orang tua agar memiliki pengetahuan terkait kandungan gizi dari makanan. Para  orang  tua  harus  pandai-pandai  dalam  memberikan  asupan  pada  balita,  agar  balita  memiliki  asupan makanan  yang  seimbang.  Adhimas  menyatakan  bahwa  para  orang  tua  di  Indonesia  kurang  memiliki pengetahuan terkait kandungan gizi pada makanan anaknya. Hal ini disebabkan oleh berbagai faktor seperti: pendidikan, ekonomi, lingkungan, dan kepedulian terhadap sesama masyarakat (Nalendra, 2018).
Permasalahan gizi pada balita memberikan dampak buruk pada kesehatan balita. Menurut Windha dan Intan & Lilik, gizi yang kurang pada balita menghambat pertumbuhan fisik dan mental dari balita selanjutnya akan  berpengaruh  pada  perkembangan  balita  seperti  berjalan,  berbicara,  belajar,  makan,  dan  lain-lain. Kekurangan gizi juga menyebabkan kecerdasan inteletual (IQ) pada ballita cenderung rendah dan menurunnya
daya  tahan  tubuh  yang  menyebabkan  berbagai  penyakit  diare,  ISPA  (Infeksi  Saluran  Pernapasan),  dan Tuberculosis (Alpiana & Anifah, 2019; Dhuhita, 2015).
Untuk menangani permasalahan kesehatan dan gizi balita hadir adanya posyandu. Menurut Eni & Siti, Posyandu  adalah  kegiatan  yang  dilakukan  oleh  dan  untuk  masyarakat  yang  dibantu  oleh  petugas  kesehatan setempat  atau  Puskesmas  (Irfiani  &  Rani,  2018).  Posyandu  merupakan  salah  satu  bentuk  upaya penyelenggaraan pembangunan kesehatan. Dalam hal ini pemerintah melibatkan masyarakat dan memberikan kemudahan kepada masyarakat dalam memperoleh pelayanan kesehatan dasar yang merupakan salah satu cara untuk  mempercepat  penurunan  Angka  Kematian  Bayi  dan  Angka  Kematian  Ibu.  Posyandu  sendiri  adalah wadah  masyarakat  untuk  memberdayakan  diri  yang  dibentuk  berdasarkan  musyawarah  mufakat  pada desa/kelurahan.  Posyandu  sendiri  dikelola  oleh  pengelola  Posyandu,  dan    dikukuhkan  dengan  dasar  hukum keputusan kepala desa/lurah setempat (Aceh, 2020).
Teknik klastering atau cluster analysis dapat digunakan dalam mengelompokkan status gizi balita yang ada pada Posyandu Tanjung 1 RW 06 Desa Pepelegi Sidoarjo (Aprilia et al., 2019; Sitohang & Rikki, 2019). Klasterisasi nilai gizi balita pada Posyandu Tanjung 1 RW 06 Desa Pepelegi Sidoarjo menggunakan metode K-Means merupakan  hal  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini.  Penelitian  ini  menggunakan  data  berat  badan, tinggi badan, dan umur (bulan) dari balita yang merupakan indikator dari status gizi balita. Hasil analisis klaster diharapkan dapat membantu kader posyandu dalam pembuatan kebijakan yang tepat sasaran terhadap masing- masing kelompok status gizi balita.

## 2. METODOLOGI
Metodologi  penelitian  ini  merujuk  pada framework CRISP-DM.  Menurut  Dina  &  Dadan, Cross- Industry Standard Process for Data Mining/ CRISP-DM adalah standar yang digunakan dalam data mining untuk memecahkan permasalahan strategis secara umum baik di unit bisnis atau penelitian (Feblian & Daihani, 2017).  Menurut  Adimas  dan  Dina  &  Dadan,  CRISP-DM  memiliki  enam  siklus  hidup  (Feblian  &  Daihani, 2017; Nalendra, 2018). Enam siklus tersebut digunakan pada penelitian ini yaitu sebagai berikut.

## 2. 1 Pemahaman Bisnis
Fase ini meliputi melihat dan menilai situasi dari kondisi bisnis dan masalah yang ada. Permasalahan gizi balita yang membutuhkan perhatian lebih namun perlu tindakan yang efisien dalam penanganannya dapat dilakukan  jika  diketahui  kelompok-kelompok  status  gizinya.  Pembentukan  kelompok  ini  dapat  diselesaikan dengan metode analisis klaster. Tujuannya adalah melakukan klastering nilai gizi pada Posyandu Tanjung 1 RW 06 Desa Pepelegi Sidoarjo. Metode klastering yang dipilih adalah K-Means.

## 2. 2 Pemahaman Data
Setelah  tujuan  telah  ditentukan,  maka  data  mulai  dikumpulkan.  Penelitian  menggunakan  data  pada Posyandu  Tanjung  1  RW  06  Desa  Pepelegi  Sidoarjo.  Atribut  data  yang  digunakan  dalam  pengelompokkan status  gizi  adalah  dengan  menggunakan  data  berat  badan,  tinggi  badan,  dan  umur  berdasarkan  bulan  pada Februari 2018.  Total  data yang digunakan sebanyak 82 data yang berasal dari 82 balita  yang berbeda.  Pada Tabel 1 ditunjukkan 10 contoh data yang akan digunakan pada penelitian ini.
Tabel 1. Contoh Data Berat Badan, Tinggi Badan, dan Umur Balita
Nomor Berat Badan (kg) Tinggi Badan (cm) Umur (bulan) 1 11.3 84 23 2 7.3 65 14 3 6.9 58 9 4 10.9 92 40 5 8.2 65 8 Pemahaman Bisnis Pemahaman Data Penyiapan Data Pemodelan Evaluasi
Nomor Berat Badan (kg) Tinggi Badan (cm) Umur (bulan) 6 16 89 24 7 9.2 63 10 8 8.2 74 13 9 8.6 76 13 10 9.6 76 9 Tabel 2. Eksplorasi Statistik Dataset Berat Badan (kg) Tinggi Badan (cm) Umur (bulan) Count 82.000000 82.000000 82.000000 Mean 11.704878 85.750000 27.646341 Std 3.623514 15.306387 15.500197 Min 6.200000 58.000000 4.000000 25% 8.850000 72.250000 14.250000 50% 11.150000 88. 000000 24.000000 75% 14.725000 98. 000000 40.000000 Max 22.000000 120. 000000 60.000000 Tabel 3. Tipe Data Kolom Dataset Kolom Tipe Data Berat Badan float64 Tinggi float64 Bulan int64 Tabel 4. Pengecekan Null Values Dataset Kolom Null Berat Badan 0 Tinggi 0 Bulan 0
Gambar 1. Korelasi antar atribut
Dari hasil eksplorasi data tersebut (Tabel 2) diketahui bahwa jumlah kolom dan baris dari dataset yaitu terdapat 3 kolom: Berat Badan, Tinggi, dan Bulan. Selain itu jumlah total instance berjumlah 82 instance (data balita). Pada tabel 2 diketahui pula tipe data dari masing-masing kolom yaitu: kolom Berat Badan bertipe float ,
Tinggi bertipe float , dan Bulan bertipe int . Diketahui pula mengenai statistik dasar dari masing-masing kolom yang ada pada dataset yaitu seperti jumlah baris ( count ), rata-rata ( mean ), standar deviasi (std), dll. Pada dataset yang digunakan pada penelitian ini tidak terdapat data kosong/null pada setiap kolomnya seperti yang terlihat pada tabel 4.  Pada Gambar 1 dapat  diketahui  bahwa ketiga atribut memiliki  hubungan korelasi  positif  yang cukup kuat dengan nilai yang mendekati 1. Dapat dilihar dari korelasi antara berat badan dan tinggi badan yaitu 0.89, korelasi antar berat badan dan umur yaitu 0.83, serta korelasi antara tinggi badan dan umur yaitu 0.92.

## 2. 3 Penyiapan Data
Pada tahap ini, data yang telah dikumpulkan kemudian diolah untuk menangani data kosong dan juga memilih  atribut  yang  digunakan  pada  tahap  pemodelan  serta  melakukan  konversi  bentuk  atribut  agar  dapat diolah pada tahap pemodelan. Pada data yang telah dikumpulkan tidak terdapat  data yang kosong dan tidak terdapat data yang dibuang.
Pada  tahap  ini  juga  ditentukan  jumlah  klaster  yang  akan  dibuat  dalam  tahap  pemodelan.  Penentuan jumlah klaster ini menggunakan dua metode yaitu metode Elbow dan metode Silhouette Coefficient.

## 2. 4 Pemodelan
Fase ini melakukan pemilihan dan mengaplikasikan model yang sesuai, mengkalibrasikan aturan pada model untuk mendapatkan hasil yang optimal. Pada penelitian ini menggunakan algoritma K-Means . Metode K-Means adalah  teknik  penyekatan  (partisi)  yang  memisahkan  atau  membagi  objek  yang  berbeda,  dan mengumpulkan objek yang sama ke dalam jumlah K daerah yang telah ditentukan sebelumnya dan setiap objek harus masuk dalam kelompok tersebut. Berikut merupakan tahap dari Algoritma K-Means (Fahik et al., 2018):
1. Menentukan banyak K cluster yang ingin dibentuk.
2. Membangkitkan nilai random untuk pusat awal cluster sebanyak K cluster .
3. Menghitung  jarak  setiap  data  terhadap  masing-masing centroid menggunakan  rumus eucledean distance .
4. Mengelompokan setiap data berdasarkan kedekatannya dengan centroid (jarak terkecil).
5. Memperbaharui nilai centroid berdasarkan dari rata-rata cluster dengan persamaan:
𝐶 𝑘 = 1 𝑛𝑘 ∑ 𝑑 𝑖 (1)
Dengan: C k = cluster Nk = jumlah data dalam cluster d i
= jumlah tiap objek yang masuk dalam masing-masing cluster 6.   Ulangi langkah 2 sampai langkah ke 5 hingga anggota tiap cluster tidak ada yang berpindah.

## 2. 5 Evaluasi
Fase ini yaitu melakukan evaluasi model yang telah digunakan untuk melihat kualitas dan  efektivitas dari model yang digunakan, mengambilkan keputusan dari hasil yang dihasilkan, dan meninjau model apa yang memenuhi tujuan. Pada penelitian ini tidak melakukan evaluasi karena tidak ada nilai pembanding dan pada clustering hanya  bertujuan  untuk  mengelompokkan  data  bukan  untuk  melabeli  data  seperti  pada  metode classification (Kaggle, 2020; Sari, n.d.; Sutanto, n.d.) .

## 2. 6 Deployment
Fase ini  melakukan implementasi model yang telah dihasilkan dan dievaluasi dari tahap sebelumnya. Implementasi  model  yaitu  dengan  cara  menentukan  tiap  instance  yaitu  tiap  balita  termasuk  pada  klaster tertentu.  Setiap  balita  dalam  satu  klaster  yang  sama  akan  memiliki  kemiripan  nilai  dari  tiga  atribut  yang dianalisis yaitu tinggi badan, berat badan, dan umur.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3. 1 Penentuan Jumlah Klaster
Dalam  melakukan  klastering,  jumlah  klaster  merupakan  hal  yang  penting.  Hal  ini  dikarenakan banyaknya klaster dapat menentukan hasil akhir dan sikap apa yang dapat dilakukan dalam mengambil suatu
keputusan nantinya. Untuk menentukan jumlah klaster pada penelitian ini digunakanlah metode Elbow . Berikut merupakan hasil dari perhitungan metode Elbow (Gambar 2).
Gambar 2. Grafik Metode Elbow
Berdasarkan hasil metode elbow diatas, dapat disimpulkan bahwa dari data yang dimiliki memiliki 3 klaster.  Untuk  melakukan  validasi  dari  jumlah  klaster  yang  akan  dipilih  digunakan  metode Silhouette Coefficient yaitu mengukur seberapa baik jumlah klaster dengan berdasarkan jarak antar klaster dengan antar entitas dalam klaster. Silhouette Coefficient berentang dari -1 hingga +1, dengan nilai mendekati +1 semakin baik klaster tersebut.  Berikut merupakan hasil dari perhitungan metode Silhouette Coefficient (Gambar 3).
Gambar 3. Hasil Perhitungan Metode Silhouette Coefficient
Dari hasil metode Silhouette Coefficient dapat disimpulkan bahwa jumlah klaster 3 lebih baik digunakan pada penelitian  ini karena  memiliki  nilai  mendekati 1 daripada  jumlah klaster  yang  lain,  yaitu dengan  nilai 0.514.

## 3. 2 Pemodelan – Pembentukan Klaster  dengan K-Means
Setelah melakukan perhitungan metode Elbow dan metode Silhouette Coefficient telah diketahui jumlah klaster  yang  akan  muncul,  yaitu  menggunakan  jumlah  klaster  3.  Maka  langkah  selanjutnya  yang  ditempuh yaitu melakukan pengelompokan data sesuai dengan klasternya.  Kelompok klaster suatu data ditentukan dari jarak terdekat  kelompok tersebut dengan centroid atau titik pusat dari suatu klaster data. Titik centroid tiap klaster ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Titik Centroid tiap Klaster Cluster Berat Badan (kg) Tinggi Badan (cm) Umur (bulan) 0 15.8 103.1 46.7 1 8.6 69.5 12.1 2 11.6 89.1 28.5
Jumlah data dari tiap klaster ditunjukan pada Gambar 4, dari gambar tersebut dapat disimpulkan jumlah data yang paling banyak ada di klaster 1.
Gambar 4. Jumlah Data tiap Klaster
Sedangkan visualisasi data tiap klaster ditampilkan pada Gambar 5. Dari visualisasi klaster tersebut dan centroid  dapat  dinyatakan  bahwa  klaster  0  merupakan  kelompok  balita  dengan  rentang  usia  paling  tua dibanding  usia  balita  pada  kluster  lainnya  dengan  berat  dan  tinggi  badan  yang  tinggi.  Sedangkan  klaster  1 merupakan kelompok balita dengan rentang usia paling muda, berat badan paling ringan, serta tinggi paling pendek jika dibandingkan dengan klaster lainnya. Lalu untuk klaster 2 mempunyai rentang umur, berat badan, dan tinggi yang terletak diantara 2 klaster lainnya yaitu klaster 0 dan klaster 1.
Gambar 5. Visualisasi Data Klaster

## 3. 3 Penetapan Klaster
Setelah dibentuk klusternya, maka tahap berikutnya adalah mencari tahu suatu data termasuk ke dalam klaster mana. Hal ini dilakukan agar tindakan yang dilakukan berdasakan setiap kluster sesuai dengan anggota dalam klaster tersebut. Contoh penetapan klaster untuk 10 data balita dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 6. Hasil Klaster pada 10 Data Balita
Nomor Berat Badan (kg) Tinggi Badan (cm) Umur (bulan) Cluster 1 11.3 84 23 2 2 7.3 65 14 1 3 6.9 58 9 1 4 10.9 92 40 2 5 8.2 65 8 1 6 16 89 24 2 7 9.2 63 10 1 8 8.2 74 13 1 9 8.6 76 13 1 10 9.6 76 9 1

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini melakukan klasterisasi pada gizi pada balita di Posyandu Tanjung 1 RW 06 Desa Pepelegi Sidoarjo  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  dengan  framework  CRISP-DM  dengan  menghasilkan  3 klaster  yang  berasal  dari  perhitungan  metode  Elbow  dan  metode  Silhouette  Coefficient.  Dari  ketiga  klaster yang dihasilkan, klaster 1 memiliki anggota yang jumlahnya paling tinggi dibandingkan klaster 0 dan 2. Klaster 1 memiliki anggota sebanyak 32 balita dengan rentang nilai pada berat badan, tinggi badan, dan umur relatif lebih kecil daripada klaster lain. Klaster 0 memiliki anggota 25 balita dengan rentang nilai berat badan, tinggi badan,  dan  umur  relatif  lebih  besar  daripada  klaster  lain.  Dan  klaster  2  memiliki  anggota  25  balita  dengan rentang nilai berat badan, tinggi badan, dan umur diantara nilai dari klaster 0 dan 1. Dari hasil klaster tersebut, kader  posyandu  dapat  menjadikan  hasil  temuan  sebagai  acuan  dalam  memberikan  pelayanan  kepada  balita. Sehingga pelayanan kepada balita dapat lebih tepat sasaran dan maksimal lagi.
Disarankan pembentukan klaster dihitung kembali dalam rentang periode tertentu, sehingga data yang diobservasi dan klaster yang terbentuk merupakan hasil yang relevan dengan kondisi terbaru.

## 5. DAFTAR RUJUKAN
Aceh,  D.  (2020). Apa  itu  Posyandu? https://dinkes.acehprov.go.id/news/read/2020/01/09/109/apa-itu- posyandu.html#:~:text=Posyandu merupakan salah satu bentuk,dalam memperoleh pelayanan kesehatan dasar%2F
Alpiana,  I.,  &  Anifah,  L.  (2019).  Penerapan  Metode  KnA  (  Kombinasi  K-Means  dan  Agglomerative Hierarchical Clustering ) dengan Pendekatan Single Linkage untuk Menentukan Status Gizi pada Balita. Indonesian
Journal
of Engineering and
Technology (INAJET) , 1 (2). https://journal.unesa.ac.id/index.php/inajet
Aprilia, A., Rahmawati, W. M., & Hakimah, M. (2019). Penentuan Kategori Status Gizi Balita Menggunakan Penggabungan  Metode  Klasterisasi  Agglomerative  Dan  K-Means. Seminar  Nasional  Sains  Dan Teknologi Terapan VII 2019, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya , VII , 595–600.
Dhuhita, W. M. P. (2015). Clustering Menggunakan Metode K-Means Untuk Menentukan Status Gizi Balita. Jurnal Informatika , 15 (2), 160–174.
Fahik, B. Y. L., Djahi, B. S., & Rumlaklak, N. D. (2018). Data Mining untuk Klasifikasi Status Gizi Desa di Kabupaten Malaka Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. J-Icon Jurnal Komputer & Informatika , 6 (1), 1–7.
Feblian, D., & Daihani, D. U. (2017). Implementasi Model Crisp-Dm Untuk Menentukan Sales Pipeline Pada Pt X. Jurnal Teknik Industri , 6 (1), 1–12. https://doi.org/10.25105/jti.v6i1.1526 Handoko,  S.  (2020). Gizi  Seimbang  Untuk  Gaya  Hidup  Yang  Sehat .  Emc.  https://www.emc.id/id/care- plus/gizi-seimbang-untuk-gaya-hidup-yang-sehat#:~:text=Gizi seimbang adalah susunan makanan,kelamin%2C umur dan status kesehatan.
Irfiani, E., & Rani, S. S. (2018). Algoritma K-Means Clustering untuk Menentukan Nilai Gizi Balita. Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi (JUSTIN) , 6 (4), 165–172. https://doi.org/10.26418/justin.v6i4.29024
Kaggle.  (2020). How  to  check  accuracy  for  k  means  algorithm ? https://www.kaggle.com/questions-and- answers/175889#977995 Nalendra,  A.  K.  (2018).  Pengukuran  Keakuratan  Metode  K-Means  untuk  Menentukan  Status  Gizi  Balita. JURNAL EKONOMI DAN TEKNIK INFORMATIKA , 6 (2), 48–54. Sari, E. A. (n.d.). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Menentukan Tingkat Kesehatan Bayi Dan Balita Pada Kabupaten Dan Kota Di Jawa Tengah. Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro .
Sitohang, D. W., & Rikki, A. (2019). Implementasi Algoritma K- Means Clustering untuk Mengelompokkan Data  Gizi  Balita  pada  Kecamatan  Garoga  Tapanuli  Utara. KAKIFIKOM  (KUMPULAN  ARTIKEL KARYA ILMIAH FAKULTAS ILMU KOMPUTER , 01 (02), 80–92. Statistik,  B. P.  (2018). Prevalensi  balita  kekurangan  gizi  menurut  Provinsi  di  Indonesia  (PSG)  2016-2018 . https://www.bps.go.id/indicator/30/1777/1/prevalensi-balita-kekurangan-gizi-menurut-provinsi-di- indonesia-psg-.html
Sutanto, T. (n.d.). Evaluasi Eksternal Clustering “Pairwise” F-ß-Score & NMI: Teori & Aplikasi . https://tau- data.id/evaluasi-eksternal/
University, B., & Irwansyah, E. (n.d.). CLUSTERING . https://socs.binus.ac.id/2017/03/09/clustering