## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Vol. 2, No. 1, Maret 2021, hlm. 30-38 ISSN: 2722-0850 Laman Jurnal: http://bios.sinergis.org

## Penerapan Algoritma K-Means dalam Mengelompokkan Balita yang Mengalami Gizi Buruk Menurut Provinsi
Muhammad Dwi Chandra 1 , Eka Irawan 2 , Ilham Syahputra Saragih 3 , Agus Perdana Windarto 4 , Dedi Suhendro 5 1,2,3,4,5 Jurusan Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar
1 muhammadchandra1998@gmail.com, 2 eka.irawan@amiktunasbangsa.ac.id, 3 ilham@amiktunasbangsa.ac.id,
4 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id, 5 dedi.su@amiktunasbangsa.ac.id
Keywords:

## ABSTRACT
K-Means Algorithm, Toddler, BPS, Province, Data Mining, The  purpose  of  this  study  was  to  screen  toddlers  who  were  experiencing  severe malnutrition  according  to  province.  Sources  of  research  data  used  were  obtained from  the  Ministry  of  Health  of  the  Republic  of  Indonesia. The  variables  used  are toddlers who experience malnutrition according to the Province. In this study using Data Mining Techniques using the K-means algorithm. It is expected that the results of  this  study  can  provide  input  to  the  central  government  to  pay  more  attention  to nutritional intake in infants, so as to increase the growth and development of toddlers in  Indonesia. .  And  the  data  obtained  by  high  clusters  are  15  Provinsi  yaitu  (Aceh,
Sumatera  Utara,  Nusa  Tenggara  Barat,  Nusa  Tenggara  Timur,  Kalimantan  Barat, kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Selatan,  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Selatan,
Sulawesi  Tenggara,  Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo,  Sulawesi  Barat,  Papua  Barat,
Papua),  dan  cluster  rendah  ada  19  yaitu  (Sumatera  Barat,  Riau,  Jambi,  Sumatera Selatan,  Bengkulu,  Lampung,  Kep.  Bangka  Belitung,  Kep.  Riau,  Dki  Jakarta,  Jawa Barat,  Jawa  Tengah,  DI  Yogyakarta,  Jawa  Timur,  Banten,  Bali, Kalimantan  Timur, Kalimantan Utara, Sulawesi utara, Maluku Utara). Kata Kunci ABSTRAK Algoritma K-Means, Balita, BPS, Provinsi Data Mining, Tujuan penelitian ini adalah untuk mencluctering balita yang mengalami gizi buruk menurut  Provinsi.  Sumber  data  penelitian  yang  digunakan  diperoleh  dari  BPS. Adapun variabel yang digunakan adalah balita yang mengalami gizi buruk menurut Provinsi.  Pada  Penelitian  ini  menggunakan  Teknik Data  Mining dengan menggunakan algoritma K-means. Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan masukan kepada pihak pemerintah pusat agar lebih memperhatikan asupan gizi pada balita,  sehingga  dapat  meningkatkan  pertumbuhan  dan  perkembangan  balita  yang ada di Indonesia. Dan data yang diperoleh cluster tinggi ada 15 Provinsi yaitu (Aceh, Sumatera  Utara,  Nusa  Tenggara  Barat,  Nusa  Tenggara  Timur,  Kalimantan  Barat, kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Selatan,  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Selatan, Sulawesi  Tenggara,  Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo,  Sulawesi  Barat,  Papua  Barat, Papua),  dan  cluster  rendah  ada  19  yaitu  (Sumatera  Barat,  Riau,  Jambi,  Sumatera Selatan,  Bengkulu,  Lampung,  Kep.  Bangka  Belitung,  Kep.  Riau,  Dki  Jakarta,  Jawa Barat,  Jawa  Tengah,  DI  Yogyakarta,  Jawa  Timur,  Banten,  Bali, Kalimantan  Timur,
Kalimantan Utara, Sulawesi utara, Maluku Utara).

## Korespondensi Penulis:
Muhammad Dwi Chandra, STIKOM Tunas Bangsa, Jalan Sudirman Blok A No 1, 2, 3 Pematangsiantar Telepon: +62 856 6769 4581 Email: muhammadchandra1998@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Masa balita biasa sering dikatakan sebagai masa golden age atau masa keemasan karena masa pertumbuhan atau perkembangan seseorang di masa selanjutnya ditentukan pada saat balita. Pertumbuhan pada balita tidak hanya digunakan sebagai gambaran dalam bertambahnya ukuran anggota tubuh, tetapi juga digunakan sebagai gambaran
mengenai  kesinambungan  antara  asupan  dan  kebutuhan  gizi  [1].  Gizi  merupakan  salah  satu  asupan  yang  sangat penting bagi pertumbuhan balita karena gizi yang baik membuat balita tumbuh normal dan jika gizi yang diperoleh balita tersebut buruk maka bertumbuhan balita dapat terhambat.
Tidak  semua  balita  di  Indonesia  mendapatkan  gizi  yang  baik,  Sehingga  perlu  adanya  pengelompokkan untuk mengetahui wilayah mana yang balitanya masik kurang mendapatkan gizi baik, maka dari itu pemberian gizi harus ditingkatkan agar kebutuhan balita yang ada  di Indonesia tentang gizi dapat terpeuhi dengan baik dan balita dapat  berkembang  dengan  baik.  Untuk  mengetahui  apakah  balita  tumbuh  dan  berkembang  dengan  baik  adalah dengan  cara  melihat  tumbuh  kembang  balita  idealnya  seperti  apa.  Kalau  tinggi  atau  berat  balita  tidak  ideal  bisa dipastikan balita tersebut mengalami gizi buruk.
Pada penelitian ini, penulis akan membuat penelitian dengan mengelompokkan balita yang mengalami gizi buruk menurut Provinsi dengan menggunakan metode k-means . Adapun data yang diperoleh bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS). Dimana yang diperoleh adalah balita yang mengalami gizi buruk maenurut Provinsi. Data mining adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari database yang besar [2]. Metode data mining memiliki beberapa bagian, salah satunya adalah clustering. Clustering memeliki  berbagai  metode  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  salah  satunya  adalah  metode K-means.  K- Means merupakan salah satu metode data clustering non hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster /kelompok.
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  diuraikan  diatas,  penulis  berinisiatif  melakukan  penelitian  untuk mengelompokkan balita yang mengalami gizi buruk menurut Provinsi menggunakan data mining algoritma k-means clustering . Dengan meng claster balita yang mengalami gizi buruk menjadi 2 cluster yaitu cluster tinggi dan cluster rendah. Penelitian ini diharapkan dapat membantu Pemerintahan dalam hal gizi balita di Indonesia. Penulis memilih menggunakan  metode K-mean ialah  karena  dari  penelitian-panelitian  terdahulu  mengatakan  metode K-means mampu bekerja dengan baik dalam mengelompokkan data dalam skala kecil maupun skala besar dengan hasil yang akurat.
Tabel 1. Penelitian Terkait No Judul Penulis Resume 1 Penerapan fuzzy  K- Nearest Neighbor (FK-NN) Dalam menentukan status gizi balita Nugraha, S. D., Regasari,  R., Putri, M., Wihandika,  R. C [1]. Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dapat  disimpulkan vgizi  buruk  adalah  keadaan  kurang  gizi  yang  disebabkan karena  kekurangan  asuran  energi  dan  protein  juga mikronutrien dalam jangka waktu lama.
2 Implementasi
Algoritma K-Means untuk pemetaan Produktivitas  panen padi  di  Kabupaten Karawang M. Rosyid Ridlo, Sofi Defiyanti, Aji  Primajaya [3].
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dapat  disimpulkan bahwa  Produktivitas  padi  di  Kabupaten  Karawang  dapat dipetakan menggunakan teknik pengelompokkan data mining menjadi  3  kelompok,  yang  terdiri  dari  Produktivitas  panen melebihi  target,  sesuai  target  dan  kurang  target  dengan persentase  kenaikan  target  yang  ditetapkan  oleh  dinas pertanian Provinsi Jawa Barat sebesar 3%.
3 Analisis cluster
dengan  menggunakan metode single linkage dan metode K-means Rezki Wahyuni, Sigit Nugroho, Pepi  Novianti [4]. Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dapat  disimpulkan bahwa pengclasteran yang  dilakukan  dengan  menggunakan tiga data yang berbeda yaitu Produksi, Produktivitas dan luas tanaman  Sayuran  ini  menghasilkan  pemecahan cluster yang berbeda antara metode single linkage dan metode K-means .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang terkait dari database yang besar [2].
Data  mining  adalah  proses  yang  mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran computer ( machinelearning ) untuk menganalisis dan mengekstraksi pengetahuan ( knowledge) secara otomatis [5].
2.2 Metode K-Means Algoritma K-Means merupakan metode clustering nonhierarki yang memiliki waktu komputasi yang relatif cepat. Berdasarkan analisis perbandingan antara K-Means dan Fuzzy C-Means (FCM) yang dilakukan oleh (Suomi G.  dan  Sanjay  Kumar  D),  didapatkan  hasil  yang  membuktikan  bahwa  algoritme  K-Means  lebih  cepat  dengan
elapsed  time  0.433755  detik  dibandingkan  dengan  algoritma  FCM  yang  memiliki elapsedtime sebesar  0.781679 detik  [6].  Algoritma K-Means merupakan  algoritma  yang  relatif  sederhana  untuk  mengklasifikasikan  atau mengelompokkan sejumlah besar obyek dengan atribut tertentu ke dalam kelompok-kelompok ( cluster ) sebanyak K. Pada algoritma K-Mean s, jumlah klaster K sudah ditentukan lebih dahulu [7]. Algoritma  K-Means  merupakan  salah  satu  algoritma partitional ,  karena K-Means didasarkan  pada penentuan jumlah awal kelompok dengan mendefinisikan nilai centroid awalnya. Algoritma K-means menggunakan proses  secara  berulang  untuk  mendapatkan  basis  data cluster. Untuk  mendapatkannya,  dibutuhkan  jumlah cluster awal yang diinginkan sebagai masukan dan penghasil jumlah cluster akhir sebagai output . Langkah-angkah algoritma K-Means adalah sebagai berikut: 1. Tentukan Jumlah Klust e r k. 2. Menentukan Titik pusat awal dari setiap kluster
3. Alokasikan semua data/objek ke kluster terdekat. Kedekatan dua objek      ditentukan berdasarkan jarak kedua  objek  tersebut.  Demikian  juga  kedekatan  suatu  data  ke kluster tertentu  ditentukan  jarak  antara data  dengan  pusat cluster. Dalam  tahap  ini  perlu  dihitung  jarak  tiap  data  ke  tiap  pusat kluster. Jarak paling  antara  satu  data  dengan  satu kluster tertentu  akan  menentukan  suatu  data  masuk  dalam kluster mana. Untuk menghiutng jarak semua data ke setiap tiitk pusat kluster dapat menggunakan teori jarak Euclidean yang dirumuskan sebagai berikut:
4. D(x,y)= √(X 1 − 𝑌 1 ) 2 + (X 2 − Y 2 ) 2 (1)
5. Hitung kembali pusat kluster dengan keanggotaan cluster yang sekarang. Pusat cluster adalah rata-rata dari  semua  data/objek  dalam cluster tertentu.  Jika  dikehendaki  bisa  juga  menggunakan  median  dari kluster tersebut. Jadi rata-rata (mean) bukan satu-satunya ukuran yang bisa dipakai.
6. Tugaskan lagi setiap objek memakai pusat kluster yang baru. Jika pusat cluster tidak berubah lagi maka proses klustering selesai. Atau, kembali ke langkah nomor 3 sampai pusat kluster tidak berubah lagi [8].

## 2.3 RapidMiner
RapidMiner merupakan perangkat lunak yang di dibuat untuk memudahkan pengguna dalam menggunakan perangkat  lunak  ini.  Hasil  yang  diperlihatkan RapidMiner pun  dapat  ditampilkan  secara visual dengan grafik , Menjadikan RapidMiner adalah salah satu software pilihan untuk melakukan ekstraksi data dengan metode-metode data mining [9].

## 2.4 Diagram Aktivitas Kerja Penelitian
Berikut ini alur diagram aktivitas kerja penelitian yang akan dilakukan pada penelitian ini :
Aktivitas Kerja Penelitian Mulai Melakukan Studi Pustaka Pengolahan data Seleksi Data Pengujian Data Menentukan metode Pengumpulan data Selesai Kesimpulan berhasil
Pada gambar 1 diatas dapat dijelaskan dengan dengan beberapa urutan yaitu:
1. Pertama  hal  yang  dilakukan  adalah  melakukan  studi  pustaka  yang  berkaitan  dengan  penelitian-penelitian sebelumnya  tentang  penggunaan  metode K-means, serta  untuk  menguatkan  penelitian  ini  berdasarkan  teori yang digunakan.
2. Setelah melakukan studi pustaka tahap selanjutnya adalah menentukan metode yang sesuai untuk digunakan dalam  teknik  pengelompokkan  ( cluster), setelah  melakukan  pengamatan  dan  observasi  penelitian  memilih metode K-means.
3. Pada tahap ini peneliti melakukan pengumpulan data dan ini merupakan tahapan yang penting karena dapat berpengaruh terhadap hasil penelitian, sehingga dalam mengumpulkan data harus dilakukan dengan benar.
4. Tahap  ini  dilakukan  seleksi  terhadap  data  telah  didapat.  Karena  data  yang  diperoleh  semuanya  digunakan, dan  sesuai  dengan  atribut  atau  variabel  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  dengan  melakukan pengelompokkan data sehingga menjadi dataset.
5. Setelah semua data yang diperlukan telah dipilih, maka tahap penelitian selanjutnya adalah pengolahan data. Pada tahap ini akan dilakukan tranformasi atau mengubah nilai atribut data ke dalam bentuk data yang sesuai agar data dapat diproses menggunakan metode K-means.
6. Pada tahap pengujian hasil akan dilakukan pengujian data baik secara manual dengan metode K-means dan menggunakan software rapidminer.
7. Berdasarkan hasil pengujian maka dapat ditarik kesimpulan yang mengacu pada rumusan masalah dan tujuan penelitian.  Saran  yang  digunakan  untuk  mengembangkan  penelitian  selanjutnya  serta  dimasukkan  untuk meningkatkan kualitas penelitian.

## 2.5 Pemodelan Metode K-Means
Metode K-means merupakan  algoritma  yang  relatif  sederhana  untuk  mengclasifikasikan  atau mengelompokkan sejumlah besar objek dengan atribut tertentu kedalam kelompok-kelompok sebanyak K. K-menas salah  satu  metode  data  clustering  non  hirarki  yang  berusaha  mempartisi  data  yang  ada  di  dalam  bentuk  satu  atau lebih cluster atau kelompok.
Flowchart Metode K-Means

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Hasil  dan  pembahasan  pada  bagian  ini  disajikan  sesuai  penelitian  yang  dilakukan.  Pada  penelitian  ini digunakan Tools Rapidminer  5.3. sebagai  pengujian  data  yang  di  analisa.  Berikut  merupakan  penjelasan Implementasi k-means pada data  balita yang mengalami gizi buruk usia 0-59 bulan.

## 3.1 Analisis Data Manual K-Means
Data penelitian terdiri dari 34 provinsi yang terdiri dari tahun 2016-2018 seperti yang tertera pada tabel 3.1. Selanjutnya masuk dalam tahap perhitungan menggunakan metode k-means : 1. Penentuan Pusat Cluster Awal Penentuan titik cluster ini dilakukan dengan mengambil nilai terbesar (maksimum) untuk cluster tertinggi (C1), nilai terkecil untuk cluster rendah (C2) sebagai berikut:
Tabel 2. Pusat Cluster Awal Cluster  2016  2017  2018 C1 6,91 7,40 7,40 C2 0,98 2,00 2,00 2. Perhitungan Jarak Cluster
Untuk menghitung jarak antara data dengan pusat cluster memakai persamaan (1) : C aceh, C 1 = √(2,55 − 6,91) 2 + (5,90 − 7,40) 2 + (6,70 − 7,40) 2 = 5,081004 C SumateraUtara, C 1 = √(3,07 − 6,91) 2 + (5,30 − 7,40) 2 + (5,40 − 7,40) 2 = 5,043709 C SumateraBarat, C 1 = √(2,13 − 6,91) 2 + (3,30 − 7,40) 2 + (3,50 − 7,40) 2 = 7,4974 C Riau, C 1 = √(1,96 − 6,91) 2 + (4,20 − 7,40) 2 + (4,30 − 7,40) 2 =  6,829766 C Jambi, C 1 = √(2,38 − 6,91) 2 + (3,00 − 7,40) 2 + (3,80 − 7,40) 2 = 7,364272 Dan untuk cluster C2 adalah :
C Aceh, C 2 = √(2,55 − 0,98) 2 + (5,90 − 2,00) 2 + (6,70 − 2,00) 2 = 6,944847 C SumateraUtara, C 2 = √(3,07 − 0,98) 2 + (5,30 − 2,00) 2 + (5,40 − 2,00) 2 = 5,618834 C SumateraBarat, C 2 = √(2,13 − 0,98) 2 + (3,30 − 2,00) 2 + (3,50 − 2,00) 2 = 2,838538 C Riau, C 2 = √(1,96 − 0,98) 2 + (4,20 − 2,00) 2 + (4,30 − 2,00) 2 = 3,982964 C Jambi, C 2 = √(2,38 − 0,98) 2 + (3,00 − 2,00) 2 + (3,80 − 2,00) 2 = 3,01609 Berikut ini adalah hasil dari perhitungan jarak cluster :
Tabel 3. Hasil Iterasi 1 PROVINSI TINGGI  RENDAH JARAK C1  C2 Aceh 5,081004 6,944847 5,081004 1 Sumatera Utara 5,043709 5,618834 5,043709 1 Sumatera Barat 7,4974 2,838538 2,838538 1 Riau 6,829766 3,982964 3,982964 1 Jambi 7,364272 3,01609 3,01609 1 Sumatera Selatan 7,877246 3,9219 3,9219 1 Bengkulu 8,950536 1,972917 1,972917 1 Lampung 7,938451 2,623223 2,623223 1 Kep. Bangka Belitung  7,420391 2,957448 2,957448 1 Kep. Riau 6,825907 2,986855 2,986855 1 Dki Jakarta 7,749852 1,929378 1,929378 1 Jawa Barat 8,020511 1,885975 1,885975 1 Jawa Tengah 7,308386 2,54063 2,54063 1 Di Yogyakarta 8,51693 1,574929 1,574929 1 Jawa Timur 7,042989 2,835842 2,835842 1 Banten 5,701026 3,985223 3,985223 1 Bali 9,720314 1,442498 1,442498 1 Nusa Tenggara Barat 5,460266 5,526011 5,460266 1 Nusa Tenggara Timur 0,626259 9,654559 0,626259 1 Kalimantan Barat 2,065672 7,737396 2,065672 1 Kalimantan Tengah 2,647754 7,053574 2,647754 1 Kalimantan Selatan 4,558969 5,617695 4,558969 1 Kalimantan Timur 5,995081 3,717701 3,717701 1 Kalimantan Utara 6,311814 3,542781 3,542781 1 Sulawesi Utara 7,81796 3,538474 3,538474 1 Sulawesi Tengah 3,413517 6,421246 3,413517 1 Sulawesi Selatan 4,170635 5,51856 4,170635 1 Sulawesi Tenggara 5,581093 6,449566 5,581093 1
PROVINSI TINGGI  RENDAH JARAK C1  C2 Gorontalo 3,204138 7,498186 3,204138 1 Sulawesi Barat 3,491661 6,778938 3,491661 1 Maluku 2,181765 8,46501 2,181765 1 Maluku Utara 6,630694 5,078819 5,078819 1 Papua Barat 2,661672 7,158128 2,661672 1 Papua 4,630821 6,434812 4,630821 1
Berdasarkan matrik yang didapatkan pada tabel di atas maka didapatkan pengelompokkan sebagai berikut : C1 = 1,2,18,19,20,21,22,26,27,28,29,30,31,33,34 C2 = 3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,23,24,25,32
3. Penentuan Pusat Cluster Baru
Setelah didapatkan hasil dari setiap cluster kemudian pusat cluster baru dihitung berdasarkan data member tiap– tiap cluster yang  sudah  didapatkan  memakai  rumus  yang  sesuai  dengan  pusat  member cluster. Berikut  adalah pusat cluster untuk iterasi 2:
Tabel 4. Pusat Cluster Baru Cluster 2016 2017 2018 C1 4,5573  5,8466  5,8133 C2 2,4752  3,2421  3,3578 Perhitungan Iterasi 2:
C aceh, C 1 = √(2,55 − 4,5573) 2 + (5,90 − 5,8466) 2 + (6,70 − 5,8133) 2 = 3,904255 C SumateraUtara, C 1 = √(3,07 − 4,5573) 2 + (5,30 − 5,8466) 2 + (5,40 − 5,8133) 2 = 2,92144 C SumateraBarat, C 1 = √(2,13 − 4,5573) 2 + (3,30 − 5,8466) 2 + (3,50 − 5,8133) 2 = 4,601131 C Riau, C 1 = √(1,96 − 4,5573) 2 + (4,20 − 5,8466) 2 + (4,30 − 5,8133) 2 = 4,198322 C Jambi, C 1 = √(2,38 − 4,5573) 2 + (3,00 − 5,8466) 2 + (3,80 − 5,8133) 2 = 4,523808 Dan untuk cluster C2 adalah:
C aceh, C 2 = √(2,55 − 2,4752) 2 + (5,90 − 3,2421) 2 + (6,70 − 3,3578) 2 = 5,056234 C SumateraUtara, C 2 = √(3,07 − 2,4752) 2 + (5,30 − 3,2421) 2 + (5,40 − 3,3578) 2 = 3,587743 C SumateraBarat, C 2 = √(2,13 − 2,4752) 2 + (3,30 − 3,2421) 2 + (3,50 − 3,3578) 2 = 1,600363 C Riau, C 2 = √(1,96 − 2,4752) 2 + (4,20 − 3,2421) 2 + (4,30 − 3,3578) 2 = 2,490248 C Jambi, C 2 = √(2,38 − 2,4752) 2 + (3,00 − 3,2421) 2 + (3,80 − 3,3578) 2 = 1,664278
Berikut adalah hasil dari perhitungan jarak cluster iterasi 2:
Tabel 5. Hasil Perhitungan Iterasi 2 PROVINSI TINGGI RENDAH JARAK C1  C2 Aceh 3,904255 5,056234  3,904255 1 Sumatera Utara 2,92144 3,587743 2,92144 1 Sumatera Barat 4,601131 1,600363  1,600363 1 Riau 4,198322 2,490248  2,490248 1 Jambi 4,523808 1,664278  1,664278 1 Sumatera Selatan 5,406959 3,036879  3,036879 1 Bengkulu 6,003103 2,28647 2,28647 1 Lampung 5,013077 1,855378  1,855378 1 Kep. Bangka Belitung  4,518068 1,697535  1,697535 1 Kep. Riau 3,779701 0,849895  0,849895 1 Dki Jakarta 4,601117 0,474003  0,474003 1 Jawa Barat 4,950624 1,071656  1,071656 1 Jawa Tengah 4,2726 0,76923 0,76923 1 Di Yogyakarta 5,468178 1,513953  1,513953 1 Jawa Timur 4,035167 0,892878  0,892878 1 Banten 2,608073 1,617884  1,617884 1 Bali 6,68565 2,724534  2,724534 1 Nusa Tenggara Barat 3,463761 3,600297  3,463761 1 Nusa Tenggara Timur 3,337326 7,29271  3,337326 1
PROVINSI TINGGI RENDAH JARAK C1  C2 Kalimantan Barat 1,254489 5,385918  1,254489 1 Kalimantan Tengah 0,968922 4,69135  0,968922 1 Kalimantan Selatan 2,326516 3,395422  2,326516 1 Kalimantan Timur 2,847878 1,426813  1,426813 1 Kalimantan Utara 3,083311 1,447431  1,447431 1 Sulawesi Utara 5,177185 2,670409  2,670409 1 Sulawesi Tengah 0,919371 4,104882  0,919371 1 Sulawesi Selatan 1,255339 3,150697  1,255339 1 Sulawesi Tenggara 3,959378 4,699835  3,959378 1 Gorontalo 2,59341 5,25926 2,59341 1 Sulawesi Barat 2,12864 4,495187 2,12864 1 Maluku 2,849171 6,146265  2,849171 1 Maluku Utara 4,499427 3,595414  3,595414 1 Papua Barat 0,948354 4,825124  0,948354 1 Papua 2,852679 4,424873  2,852679 1
Berdasarkan matrik yang didapatkan pada tabel di atas maka didapatkan pengelompokkan sebagai berikut: C1 = 1,2,18,19,20,21,22,26,27,28,29,30,31,33,34 C2 = 3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,23,24,25,32
Dari hasil iterasi 2 dapat dilihat bahwa hasil yang diperoleh sama dengan iterasi 1 maka perhitungan dihentikan sampai iterasi 2. Untuk provinai pada cluster C1(tertinggi) ada 15 Provinsi yaitu  (Aceh, Sumatera Utara, Nusa Tenggara  Barat,  Nusa  Tenggara  Timur,  Kalimantan  Barat,  kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Selatan,  Sulawesi Tengah,  Sulawesi  Selatan,  Sulawesi  Tenggara,  Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo,  Sulawesi  Barat,  Papua  Barat, Papua).  Untuk provinsi  pada cluster  C2(rendah)  ada 19 yaitu  (Sumatera  Barat,  Riau,  Jambi,  Sumatera  Selatan, Bengkulu, Lampung, Kep. Bangka Belitung, Kep. Riau, Dki Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, DI Yogyakarta, Jawa Timur, Banten, Bali, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara, Sulawesi utara, Maluku Utara).

## 3.2 Pemodelan RapidMiner
Pada penelitian ini digunakan tools rapidminer sebagai pengujian data yang telah di analisa. Berikut adalah bagian-bagian dari rapidminer beserta isi dari data yang dibuat. 1. Input Sistem
Berikut adalah penjelasan cara memasukkan data baru yang akan dieksekusi lebih lanjut, pada hal ini data yang akan di eksekusi berupa data excel. Tahapan dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Process Import Data Excel
Untuk  menginputkan  data excel dapat  menggunakan  dua  cara  yaitu  melalui  bagian filter dengan  mengetikkan read excel atau dapat melalui bagian repositories lalu Import Excel Sheet . Pada bagian look in kita dapat mencari dimana  letak  file  data excel yang  kita  simpan.  Seperti  pada  gambar,  data  disimpan  dalam  folder  data  dengan nama data seperti yang tertera pada gambar. Selanjutnya akan muncul tampilan seperti gambar 4 :
Import Data Excel
Pada ini dilakukan pemilihan tipe data dimana pada tahap ini memilih bagian yang akan diberi tipe “label” yang akan menjadi penentu dari dibentuknya pengelompokan.
2. Proses Sistem
Lakukan drag and drop data yang dipilih kedalam view process . Berikut alur proses import data yang dilakukan.
Proses Sistem
Setelah data yang dipilih didrag kedalam main process , selanjutnya pada bagian filter ketikkan k-means . Maka akan muncul operator k-means lalu pilih dan drag kedalam halaman main process . Selanjutnya hubungkan data read excel dengan operator k-means lalu klik tools run.
3. Output Sistem
Setelah  melakukan  proses  sistem  seperti  yang  tertera  pada  gambar  5  maka  akan  muncul  hasil  dari rapidminer yang dapat dilihat pada gambar 6, dimana cluster 0 adalah cluster tinggi dan cluster 1 adalah cluster rendah.

## Data Hasil Clustering

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  sebelumnya  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan Data  mining dengan menggunakan  algoritma  k-means  pada  pengelompokan  balita  yang  memiliki  gizi  buruk  menurut  provinsi  dapat diterapkan.  Sumber  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  yang  diperoleh  dari  BPS  (Badan  Pusat Statistik).  Jumlah  data  yang  digunakan  sebanyak  34  provinsi  yang  terdiri  dari  tahun  2016-2018.  Dari  hasil pengelompokan  diperoleh  dua  cluster  yaitu  tinggi  dan  renda.  Cluster  tinggi  terdiri  dari  15  provinsi  dan  cluster rendah  terdiri  dari  19  provinsi.  Pengujian  data  pada Rapidminer  5.3 menggunakan  algoritma  k-means  dapat menampilkan keakuratan data antara perhitungan manual dan sistem.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  pada  STIKOM  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar  dan  pada  pihak-pihak yang membantu penulis dalam menyelesaikan penelitian ini.

## REFERENSI
[1] S.  D.  Nugraha,  R.  R.  M.  Putri,  and  R.  C.  Wihandika,  “Penerapan  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  (  FK-NN  ) Dalam Menentukan Status Gizi Balita,” vol. 1, no. 9, pp. 925–932, 2017.
[2] A. N. Khomarudin, “Teknik Data Mining : Algoritma K-Means Clustering,” pp. 1–12, 2016.
[3] M.  R.  Ridlo,  S.  Defiyanti,  and  A.  Primajaya,  “Implementasi  Algoritme  K-Means  Untuk  Pemetaan Produktivitas Panen Padi Di Kabupaten Karawang,” pp. 426–433, 2017.
[4] R. Wahyuni, S. Nugroho, and P. Novianti, “Analisis Klaster Dengan Menggunakan Metode Single Linkage Dan Metode K-Means,” pp. 1–9, 2015.
[5] Y. Warih, Eggy Inaidi Andana; Rahayu, “Penerapan Data Mining untuk Menentukan Estimasi Produktivitas Tanaman  Tebu  dengan  Menggunakan  Algoritma  Linear  Regresi  Berganda  di  Kabupaten  Rembang,” Informatika , pp. 1–5, 2014.
[6] M. R. Ridlo, S. Defiyanti, A. Primajaya, M. Rosyid Ridlo, S. Defiyanti, and A. Primajaya, “Implementasi Algoritme K-Means Untuk Pemetaan Produktivitas Panen Padi Di Kabupaten Karawang,” Citee 2017 , pp. 426–433, 2017.
[7] E.  Rivani,  P.  Pengkajian,  P.  Data,  S.  Jenderal,  and  D.  P.  R.  Ri,  “APLIKASI  K-  MEANS  CLUSTER UNTUK  PENGELOMPOKKAN  PROVINSI  BERDASARKAN  PRODUKSI  PADI  ,  JAGUNG  , KEDELAI , DAN KACANG HIJAU TAHUN 2009 Ukuran Similaritas,” vol. 10, no. 2, pp. 122–134, 2010.
[8] D. Triyansyah and D. Fitrianah, “Analisis Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing,” no. September, 2018.
[9] T. Verma, “Tokenization and Filtering Process in RapidMiner,” vol. 7, no. 2, pp. 16–18, 2014.