Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Desember  (2023), pp. 1-8

## Implementasi Algoritma K-Medoids dan Aplikasi RapidMiner dalam Pengelompokkan Kasus BALITA Stunting
Dian Permata Sari Program Studi Sistem Informasi, STMIK Jayanusa, Indonesia E-mail: langitbiru621@gmail.com

## Abstract
Stunting is a condition where a child's growth is disrupted, one of which is characterized by the child's growth being abnormally tall, so that it is lower than children his age. Genetic factors have a very small influence on stunting cases compared to environmental factors and health services. In the Tarab River area itself, the biggest factors causing stunting in children are  poor  nutrition,  economics  and  latrines.  In  this  study  the  author  tried  to  group  stunting cases  in  the  Sungai  Tarab  II  community  health  center  using  the  k-medoids  method,  the variables  used  were  age,  economic  status,  latrine  conditions  and  complete  or  incomplete immunization. The results of research using the k-medoids method which carried out manual calculations  obtained  2  clusters,  namely  cluster  1  and  cluster  2  and  the  results  could  be obtained  in  iteration  1  where  the  difference  was  1.112854.  As  for  cluster  1,  children  are categorized as not being in the stunting category, while cluster 2 children are categorized as stunting.
Keywords :  Data mining, K-Medoids, Toddlers, Stunting

## Abstrak
Stunting merupakan suatu kondisi dimana terganggunya pertumbuhan anak salah satunya ditandai  dengan  pertumbuhan  tinggi  anak  yang  tidak  normal,  sehingga  lebih  rendah dibandingkan  anak-anak  seusianya.  Factor  genetic  memiliki  pengaruh  yang  sangat  kecil untuk  kasus  stunting  dibandingkan  dengan  factor  lingkungan  dan  pelayanan  kesehatan.  Di daerah  Sungai  Tarab  sendiri  factor  terbesar  penyebab  anak  stunting  adalah  gizi  buruk, ekonomi  dan jamban.  Pada  penelitian  ini  penulis  mencoba  mengelompokkan  kasus  stunting di  puskesmas  sungai  tarab  II  menggunakan  metode  k-medoids,  adapun  varibael  yang digunakan  adalah  usia,  status  ekonomi,  kondisi  jamban  dan  imunisasi  lengkap  atau tidak.lengkap.  Hasil  penelitian  dengan  metode  k-medoids  yang  melakukan  perhitungan secara  maunal  diperoleh  2  cluster,  yaitu  cluster  1  dan  cluster  2  dan  hasil  sudah  dapat diperoleh pada iterasi 1 dimana selisih nya 1,112854. Adapun cluster 1 dikategorikan anak tidak masuk dalam kategori stunting sedangkan cluster 2 anak dikategorikan stunting.
Kunci : Data mining, K-Medoids, Balita, Stunting

## 1. Pendahuluan
Kasus  stunting  di  Indonesia  menjadi  prioritas  utama  kementrian  kesehatan  untuk mengatasinya  hal ini dikarenakan  masih  tingginya  kasus  stunting  di  Indonesia[1].  Penyebab utama  dari  stunting  adalah  gizi  buruk  sehingga  anak  tumbuh  menjadi  pendek  dibandingkan usia normalnya [2]. Pada usia 1000 hari diawal kehidupan anak merupakan masa yang sangat rentan  dengan  gizi  buruj  jika  suapan  makanannya  kurang  terpenuhi  akibatnya  anak  rentan terserang  penyakit  [3]  serta  berpotensi  terhambat  perkembangan  tumbuh  secara  fisik, perkembangan  kognitif  yang  berefek  kepada  perkembangan  kecerdasan  anak  dimasa mendatang[4].  K-medoids  merupakan  salah  satu  teknik  data  mining  dimana  menggunakan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Desember  (2023), pp. 1-8
objek perwakilan yang disebut medoids yang  merupakan titik pusat centroid [5]. K-medoids adalah  metode  partisi  yang  menggabungkan  n  objek  kedalam  k  cluster  [6]  dan  melakukan partisi  dengan  cara  meminimalkan  ketidakmiripan  antar  setiap  objek.  Teknik  K-medoids merupakan  metode  pengelompokkan  pengembangan  dari  metode  k-means  [7].  Perbedaan daro  kedua  teknik  ini  adalah  k-medoids  menggunakan  objek  sebagai  perwakilan  (medoid) sebagai  cluster  dari  untuk  detisp  cluster  sedangkan  k-means  menggunakan  nilai  rata-rata sebagai  pusat  cluster.  Teknik  K-medoids  sudah  banyak  digunakan  dalam  penelitian, diantaranya  yang  berjudul  Analisis  metode  K-medoids  berdasarkan  indicator  kemiskinan  di daerah  jawa  timr.  Diperoleh  hasil  untuk  cluster  1  sebanyak  30  kota/kabupaten  termasuk kategori rumah dengan sanitasi layak sedangan cluster 2 sebanyak 8 kota/kabuoaten tergolonh rumah dengan sanitasi tidak layak [6].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh[8]  memanfaatkan  teknik  k-medoids  dalam  menagani informasi  promosi  yang  tidak  merata  dengan  cara  melakukan  pengelompokkan  kepada sipenerima  informasi  dalam  hal  ini  mahasiswa  serta  asal  daerahnya.  Penelitian  selanjtnya dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier    dengan  membagi  sampel  data  secara acak dan mengelompokkan data tersebut. Klasifikasi status gizi balita stunting dengan Naïve Bayes  Classifier  dengan  pengujian  K-Fold  Cross  Validation  [2].  Berdasarkan  permasalahan diatas  penulis  ingin  melakukan  penelitian  pengelompokkan  balita  stunting  dengan  teknik  k- medoids .

## 2. Metodologi Penelitian
Dibawah ini adalah tahapan yang penulis gunakan dalam penelitian mulai dari identifikasi masalah sampai memperoleh hasil akhirnya:
Gambar 1. Kaidah Penelitian
Tahap  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah  melakukan  identifikasi  masalah  yaitu menentukan variable. Adapun variable nya adalah usia, status ekonomi, kondisi jamban dan imunisasi. Kemudian mengumpulkan buku serta jurnal-jurnal referensi yang dapat dijadikan rujukan dalam penelitian ini. Kemudian mengumpulkan data dengan cara meminta langsung data stunting ke puskesmas sungai tarab II serta wawancara dengan pihak terkait. Setelah data
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Desember  (2023), pp. 1-8
diperoleh  maka  langkah  selanjutnya  mengolah  data  dengan  teknik  k-medoids.  Aplikasi rapideminer  digunakan  sebagai  pembuktian  sekaligus  perbandingan  dengan  perhitungan manual menggunakan teknik k-medoids. Tahap terakhir dalam penelitian ini adalah menarik kesimpulan dari hasil penelitian yang telah dilakukan.
Algoritma K-Medoids  merupakan suatu metode partisi clustering untuk mengelompokkan sekumpulan  (n)  objek  menjadi  sejumlah  (k)  cluster.  Algoritma  K-Medoids  menggunakan objek  pada  kumpulan  objek  untuk  mewakili  sebuah  cluster.[9]  Objek  yang  terpilih  untuk mewakili  sebuah  cluster  disebut  medoid.  Dibawah  ini  tahapan  dalam  perhitungan  algoritma K-Medoids diantaranya [10]:
1) Inisialisasikan pusat cluster sebanyak jumlah cluster (k).
2) Alokasikan  setiap  data  (objek)  ke  cluster terdekat  menggunakan  persamaan  ukuran jarak Euclidian Distance dengan persamaan:
(1)
3) Pilih secara acak objek pada masing-masing cluster sebagai kandidat medoid baru.
4) Hitung  jarak  setiap  objek  yang  berada  pada  masing-masing  cluster  dengan  kandidat medoids baru.
5) Hitung  total  simpangan  (S)  dengan  menghitung  nilai  total  distance  baru  –  total  distance lama. Jika  S < 0,  maka tukar objek dengan data cluster untuk  membentuk sekumpulan  k objek baru sebagai medoid.
6) Ulangi langkah 3 sampai 5 hingga tidak terjadi perubahan medoids, sehingga didapatkan cluster beserta anggota masing-masing cluster.

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  pasien  anak  tahun  2022  dengan sampel data yang digunakan sebanyak 20 sampel. Adapun data mentah sebelum dinormalisasi seperti Tabel 1:
Tabel 1. Sampel Data Pasien Stunting Tahun 2022

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Desember  (2023), pp. 1-8
Dari data yang terdapat pada table diatas langkah pertama dalam  melakukan perhitungan dengan  teknik  k-medoids  adalah  melakukan  cleaning  data  tujuannya  adalah  menghilangkan data yang tidak relevan, jika semua data telah relevan maka lakukan transformasi data, karena dalam  teknik  k-medoids  data  yang  di  proses  adalah  berupa  data  numeric  atau  angka  seperti pada Tabel 2:

## Tabel 2. Hasil dari Transformasi Data Pasien Stunting
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  normalisasi  data.  Pada  penelitian  ini  varibael  yang digunakan  dalam  pengelompokkan    kasus  stunting  adalah  usia,  status  ekonomi,  jamban  dan imunisasi  maka  data  yang  dinormmalisasikan  adalah  varibael  yang  digunakan,  seperti  pada tabel di bawah ini:
Tabel 3. Hasil Normalisasi Data

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Desember  (2023), pp. 1-8
Dalam  menganalisis  kebutuhan  menggunakan  teknik  k-medoids  yaitu  mengelompokkan data berdasarkan nilai rata-rata yang diperoleh dari penelitian maka dibutuhkan cluster serta menentukan  titik  awal  cluster.  Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  2  cluster  dalam pengelompokkan  data.  Adapun  untuk  titik  awal  cluster  dipilih  secara  acak,  dan  penulis memilih data 7 dan 15 sebagai pusat awal cluster.

## Tabel 4. Penentuan pusat awal cluster
Aplikasikan  setiap  data  (objek)  ke  cluster  terdekat  menggunakan  persamaan  ukuran  jarak Euclidean  Distance.  Berikut  adalah  perhitungan  persamaan  jarak  Euclidean  Distance  pada data kasus balita yang mengalami stunting :
Dvr1 = √ = 0.511627907 Dvr2 = √ = 1.282289816 Dms1 = √ = 1.001081081 Dms2 = √ = 1.282289816 . . . Dnj1  = √ = 0.572608012 Dnj2 = √ = 1.013163763
Hasil perhitungan jarak ke setiap k-medoids awal dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 5. Hasil perhitungan iterasi Ke-1 Nama Jarak k- medoids Kedekatan Cluster C1 C2 VR 0.511628 1.28229 0.511627907 C1 MS 1.001081 0.525833 0.525833444 C2 BQ 1.124064 1.433207 1.124064421 C1 AN 0.325581 1.202182 0.325581395 C1 AG 1.239395 0.651163 0.651162791 C2 AV 1.066983 1.146927 1.066983232 C1 GA 0 1.124064 0 C1 AG 1.584854 1.180791 1.180790909 C2 FO 0.667264 1.051667 0.667263569 C1 AG 1.202182 0.55814 0.558139535 C2 HZ 1.00027 1.121897 1.00027038 C1 ANG 0.682886 1.059097 0.6828859 C1 FA 0.488372 1.271064 0.488372093 C1

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Nama Jarak k- medoids Kedekatan Cluster AF 0.534884 1.293837 0.534883721 C1 AM 1.124064 0 0 C2 MR 1.185876 1.441485 1.185875501 C1 BN 1.732051 1.124064 1.124064421 C2 AR 0.500541 1.009688 0.500540541 C1 AA 0.584295 1.017159 0.584295094 C1 NJ 0.572608 1.013164 0.572608012 C1 Total cos 13.28524287
Setelah  diperoleh  jarak  dari  setiap  objek  pada  iterasi  1  maka  dilanjutkan  melakukan perhitungan iterasi 2,3…n hingga memperoleh hasil selisih antar total cost iterasi lebih dari 0. Jika hasil selisih besar dari 0 maka proses perhitungan dihentikan. Hasil cluster terakhir dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 6. Hasil Cluster Nama Cluster Terdekat VR C1 MS C2 BQ C1 AN C1 AG C2 AV C1 GA C1 AG C2 FO C1 AG C2 HZ C1 ANG C1 FA C1 AF C1 AM C2 MR C1 BN C2 AR C1 AA C1 NJ C1
Pengaplikasikan  Rapidminer  dalam  pengelompokkan  data  pasien  stunting  menggunakan teknik  k-medoids.  Data  yang  diinputkan  dalam  aplikasi  rapidminer  sebelumnya  telah disimpan  di  ms  excel,  terdapat  lima  kolom  dari  tabel  data  pasien  yaitu  nama,  usia,  status ekonomi,  jamban  dan  imunisasi.  Hasil  akhir  dapat  diperoleh  seperti  pada  gambar  grafik  di bawah  ini,  yang  mana  menunjukkan  ada  4  cluster  yang  termasuk  dalam  cluster  2  ditandai dengan  warna  merah  dan  16  termasuk  dalam  cluster  1  ditandai  dengan  warna  biru  sesuai dengan perhitungan yang dilakukan secara manual menggunakan teknik k-medoids.

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Gambar 2. Hasil pengolahan data berupa grafik
Hasil  pengujian  lain  dapat  dilihat  pada  gambar  4  di  bawah  ini,  yang  mana  diperoleh  hasil pengolahan  datanya  untuk  cluster  1  sebanyak  16  data  yang  mana  termasuk  kategori  balita yang tidak stunting sedangkan clster 2 sebanyak 4 data termasuk pada kasus balita stunting. Total data yang digunakan sebagai sampel perhitungan dalam penelitian ini sebanyak 20 data.
Gambar 3. Cluster Model
Gambar 4. Tabel hasil pengelompokkan data stunting

## 4. Kesimpulan
Data  mining  dengan  teknik  k-medoids  dinilai  mampu  melakukan  pengelompokkan  data pasien  stunting  dengan  menggunakan  dua  cluster  yaitu  cluster  1  untuk  kasus  tidak  stunting dan  cluster  2  untuk  kasus  stunting.  Adapun  varibael  yang  digunakan  dalam  perhitungan dalam  menentukan  kasus  stunting  pada  penelitian  ini  adalah  usia,  status  ekonomi,  kondisi jamban  dan  imunisasi  lengkap  atau  tidak.  Agar  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  dengan teknik k-medoids valid maka dilakukan pengujian dengan aplikasi RapidMiner dan diperoleh hasil  yang  sama  antara  proses  perhitungan  menggunakan  software  RapidMiner  dengan perhitungan  manual  menggunakan  teknik  k-medoids.  Untuk  hasil  akhir  diperoleh  cluster  1 sebanyak 16 data dengan kategori tidak stunting dan cluster 2 sebanyak 4 data dan termasuk pada kasus stunting dengan total sampel data yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 20 data sampel.

## Daftar Pustaka
[1] Y.  Yuwanti,  F.  M.  Mulyaningrum,  and  M.  M.  Susanti,  “Faktor  –  Faktor  Yang Mempengaruhi  Stunting  Pada  Balita  Di  Kabupaten  Grobogan,” J.  Keperawatan  dan Kesehat. Masy. Cendekia Utama , vol. 10, no. 1, p. 74, 2021, doi: 10.31596/jcu.v10i1.704.
[2] R. R. R. Arisandi, B. Warsito, and A. R. Hakim, “Aplikasi Naïve Bayes Classifier (Nbc) Pada Klasifikasi Status Gizi Balita Stunting Dengan Pengujian K-Fold Cross Validation,” J. Gaussian , vol. 11, no. 1, pp. 130–139, 2022, doi: 10.14710/j.gauss.v11i1.33991.
[3] S. Narulita, P. Prihati, A. T. Oktaga, and ..., “Performansi Algoritma Clustering K-Means untuk  Penentuan  Status  Malnutrisi  pada  Balita,” J.  Informasi,  Sains  … ,  vol.  06,  no.  1, 2023, [Online]. Available: https://isaintek.polinef.ac.id/index.php/isaintek/article/view/128%0Ahttps://isaintek.poline f.ac.id/index.php/isaintek/article/download/128/124
[4] A.  Fadilah,  M.  N.  Pangestu,  S.  Lumbanbatu,  and  S.  Defiyanti,  “Pengelompokan Kabupaten/Kota  Di  Indonesia  Berdasarkan  Faktor  Penyebab  Stunting  Pada  Balita Menggunakan Algoritma K-Means,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 6, no. 2, p. 223, 2022, doi: 10.26798/jiko.v6i2.581.
[5] I. Puspita, M. N. Hayati, A. Nohe, L. S. Terapan, and U. Mulawarman, “Pengelompokan Puskesmas Berdasarkan Kasus Balita Stunting di Kabupaten Paser Menggunakan Metode K-medoids  Grouping  Community  Health  Centers  Based  on  Stunting  Toddler  Cases  in Paser Regency Using the K-medoids Method,” vol. 14, pp. 1–10, 2023.
[6] F. Alfiah, A. Almadayani, D. Al Farizi, and E. Widodo, “Analisis Clustering K-Medoids Berdasarkan Indikator Kemiskinan di Jawa Timur Tahun 2020,” J. Ilm. Sains , vol. 22, no. 1, p. 1, 2021, doi: 10.35799/jis.v22i1.35911.
[7] H. Pohan, M. Zarlis, E. Irawan, H. Okprana, and Y. Pranayama, “Penerapan Algoritma K- Medoids  dalam  Pengelompokan  Balita  Stunting  di  Indonesia,” JUKI    J.  Komput.  dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 97–104, 2021, doi: 10.53842/juki.v3i2.69.
[8] Novita  Lestari  Anggreini,  “Teknik  Clustering  Dengan  Algoritma  K-Medoids  Untuk Menangani Strategi Promosi Di Politeknik Tedc Bandung,” J. Teknol. Inf. dan Pendidik. , vol. 12, no. 2, pp. 1–7, 2019, [Online]. Available: http://tip.ppj.unp.ac.id
[9] D.  A.  Alodia,  A.  P.  Fialine,  D.  Endriani,  and  E.  Widodo,  “Implementasi  Metode  K- Medoids  Clustering  untuk  Pengelompokan  Provinsi  di  Indonesia  Berdasarkan  Indikator Pendidikan,” Sepren , vol. 2, no. 2, pp. 1–13, 2021, doi: 10.36655/sepren.v2i2.606.
[10] S.  Nurlaela,  A.  Primajaya,  and  T.  N.  Padilah,  “Algoritma  K-Medoids  Untuk  Clustering Penyakit Maag Di Kabupaten Karawang,” I N F O  R  M a T  I K a , vol. 12, no. 2, p. 56, 2020, doi: 10.36723/juri.v12i2.234.