Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024), pp. 257-264

## Optimalisasi Algoritma K-Means Menggunakan Metode Elbow Dalam Pengelompokan Data Stunting
Rifa Safira 1 .Castaka Agus Sugianto 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika, Politeknik TEDC Bandung, Jawa Barat, Indonesia E-mail : 1 rifaasafira@gmail.com, 2 Castaka@poltektedc.ac.id

## Abstract
Stunting is a disease related to malnutrition and results in a lack of growth in toddlers, especially in growing children's height that is not in accordance with their age. Based on observations  made  by  the  author  at  the  North  Cimahi  Health  Centre,  there  are  many stunting  toddlers,  especially  in  the  Cibabat  Cimahi  North  -  Cimahi  village  area.  This study aims to optimise the clustering of stunting data using the K-Means algorithm with the elbow method in Cibabat Cimahi Utara Village, the stunting toddler data used is 320. elbow method is used to determine the best number of clusters.  The results of this study indicate that the best cluster from the results of the elbow method is 4: Cluster_0 as many as  98  children  under  five,  Cluster_1  as  many  as  89  children  under  five,  Cluster_2  as many  as  70  children  under  five,  Cluster_3  as  many  as  63  children  under  five. Performance value obtained based on average avg. within centroid distance_Cluster_0 as much  as  8.844,  Cluster_1  as  much  as  9.793,  Cluster_2  as  much  as  9.818,  Cluster_3  as much  as  17.726  and  Davies  Bouldin  Index results  as much  as  0.151.  The results  of  this study can be used as a basis for formulating better policies and suppressing stunting rates in the Cibabat Cimahi Utara Village area.
Keywords: Stunting, K-Means, Elbow, Data Mining, Toddlers

## Abstract
Stunting  merupakan  penyakit  yang  berkaitan  dengan  kekurangan  gizi  dan mengakibatkan  kurangnya  pertumbuhan  pada  balita  terutama  pada  tumbuh  tinggi  anak yang  tidak  sesuai  dengan  umurnya.  Berdasarkan  observasi  yang  dilakukan  oleh  penulis di  Puskesmas  Cimahi  Utara  terdapat  banyak  balita  stunting  khususnya  di  wilayah kelurahan  Cibabat  Cimahi  Utara  -  Cimahi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengoptimalkan pengelompokan data stunting menggunakan algoritma K-Means dengan metode elbow di Kelurahan Cibabat Cimahi Utara, data balita stunting yang digunakan sebanyak 320. metode elbow digunakan untuk menentukan jumlah cluster terbaik.  Hasil penelitian  ini  menunjukan  bahwa  cluster  terbaik  dari  hasil  metode  elbow  adalah  4. Adapun clusternya yaitu: Cluster_0 sebanyak 98 anak balita, Cluster_1 sebanyak 89 anak balita,  Cluster_2  sebanyak  70  anak  balita,  Cluster_3  sebanyak  63  anak  balita.  Nilai Performance  didapat  berdasarkan  rata  -  rata  avg.  within  centroid  distance_Cluster_0 sebanyak  8.844,  Cluster_1  sebanyak  9.793,  Cluster_2  sebanyak  9.818,  Cluster_3 sebanyak 17.726 dan hasil Davies Bouldin Index sebanyak 0.151. Hasil dari penelitian ini dapat  digunakan  sebagai  dasar  untuk  merumuskan  kebijakan  yang  lebih  baik  serta menekan angka stunting di wilayah Kelurahan Cibabat Cimahi Utara.
Keywords: Stunting, K-Means, Elbow, Data Mining, Balita

## 1. Pendahuluan
Status  gizi  atau  nutrisi  masih  menjadi  menjadi  topik  khusus  pembicaraan  di  berbagai belahan  negara  terutama  Indonesia  pada  kelompok  balita.  Diawali  dari  1000  hari kehamilan  hingga  usia  dua  tahun  merupakan window  of  opportunity ,  yaitu  kesempatan singkat untuk melakukan sesuatu yang sangat menguntungkan dan meminimalisir tingkat kemungkinan  stunting  pada  balita[1].  Stunting  Adalah  kondisi  kronis  akibat  kekurangan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024), pp. 257-264
gizi  yang  disebabakan  oleh  asupan  nutrisi  yang  telah  diberikan  tidak  sesuai  dengan standar kebutuhan gizi[2].
Berdasarkan  hasil  observasi  yang  dilakukan  penulis  di  Puskesmas  Cimahi  Utara, sebanyak  320  kasus  balita  yang  terkena  stunting.  Faktor  penyebab  stunting  meliputi riwayat  kehamilan  ibu,  seperti  postur  tubuh  pendek,  jarak  kehamilan  yang  terlalu  dekat dengan kehamilan sebelumnya, jumlah kelahiran yang banyak, usia ibu saat hamil terlalu tua, dan kehamilan pada usia ibu yang masih muda[3].
Algoritma K-Means adalah  salah  satu  metode  non  hirarki  ( non-hierarchical )  dalam pengelompokan  data  yang  bertujuan  untuk  mempartisipasi  data  yang  ada  menjadi  dua kelompok  atau  lebih[4].  Algoritma  ini  melakukan  pemisahan  data  kedalam  beberapa kelompok  sehingga  data  dengan  karakteristik  yang  mirip  ditempatkan  kedalam  satu kelompok  yang  serupa,  sedangkan  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda ditempatkan  di  kelompok  yang  berbeda[5].  Salah  satu  keunggulan  menggunakan algoritma K-Means dalam  mengolah  data  lebih  cepat  dibandingkan  algoritma K- Medoids [6].  Metode K-Means  Clustering lebih  efisien  diterapkan  di  berbagai  aplikasi karena  kemudahan  penggunaan  dan  kemampuan  untuk  mencapai  konvergensi  yang cepat[7].
Metode Elbow merupakan  sebuah  Teknik  untuk  menentukan cluster yang  paling optimal  dengan  cara  memperhatikan  perbandingan  hasil  antara  jumlah cluster yang membentuk  siku  pada  suatu  titik[8].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh[9]  mengelompokan data  balita  stunting  dengan  yang  tidak  mengalami  stunting  dengan  menggunakan algoritma K-Medoids. Penelitian selanjutnya membahas tentang tentang pengelompokkan  kasus  stunting  balita  di  Desa  Tegalwangi  menggunakan  algoritma K-Means  Clustering dengan  parameter  umur,  berat  badan,  dan  tinggi  badan, ditemukan  dua  kelompok  utama. Cluster _0  terdiri  dari  sebagian  besar  balita, sedangkan Cluster_ 1 hanya memiliki beberapa balita[10]. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengoptimalkan  pengelompokan  data  stunting menggunakan algoritma K-Means dengan harapan mengetahui berapa banyaknya cluster pada  data  stunting,  mengetahui  hasil  cluster  pada  data  stunting  dan performance dari algoritma  K-Means  jika  diterapkan  pada  data  balita  stunting  di  kelurahan  Cibabat  - Cimahi Utara.

## 2. Metodologi Penelitian
Dalam penelitian ini ada 8 (delapan) tahapan yang dilakukan diantaranya:

## 2.1. Menentukan Masalah
Proses  penentuan  permasalahan  adalah  langkah  awal  yang  krusial  dalam penelitian.  Pada  tahapan  awal  ini  penulis  mencari  tahu  permasalahan  mengenai pengelompokan data stunting balita menggunakan metode clustering K-means.

## 2.2. Menentukan Tujuan dan Ruang Lingkup
Menentukan  tujuan  dan  ruang  lingkup  pada  penulisan  adalah  melibatkan pengidentifikasian  topik-topik  yang  akan  dibahas,  serta  batasan  yang  telah ditetapkan  oleh  peneliti  untuk  menjaga  fokus  pada  permasalahan  yang  telah diajukan.

## 2.3. Mencari Literatur
Pencarian  literatur  dilakukan  untuk  mendapatkan  berbagai  sumber  yang  relavan dengan  topik  seperti ,  stunting,  data  mining,  clustering,  Rapid  miner,  dataset, Algoritma K-means ,  dan  metode elbow. Peneliti  juga  memanfaatkan  metode  studi pustaka  sebagai  pendekatan  utama  untuk  mengumpulkan  dan  mencari  sumber sumber  dari  berbagai  sumber  seperti  buku,  internet,  jurnal.  Data  yang  berhasil dikumpulkan oleh penulis melalui metode studi pustaka mencakup:
1) Konsep Data Mining .

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
2) Konsep RapidMiner .
3) Konsep Clustering . 4) Konsep K-means.
5) Konsep Elbow .

## 2.4. Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan beberapa sumber data diantaranya : 1) Data Primer
Data  primer  adalah  informasi  data  yang  didapatkan  penulis secara  langsung  dari sumbernya  yang  terkait  penelitian  yang  sedang  dijalankan.  Pada  penelitian  ini data  yang  diperoleh  didapatkan  dari  Puskesmas  Cimahi  Utara  mengenai  anak anak  balita  yang  mengalami  stunting  yang  telah  terdaftar  pada  bulan  Agustus 2023 . 2) Data Sekunder
Data  sekunder  adalah  informasi  yang  diperoleh  secara  tidak  langsung  biasanya diperoleh  dari  pihak  kedua  yang  telah  menganalisis  dan  mengolah  data  untuk keperluan orang lain. Dalam penelitian ini, data sekunder diperoleh dari literatur seperti jurnal, artikel, dan buku yang relevan dengan topik penelitian.
3) Observasi
Observasi adalah teknik yang digunakan untuk mengumpulkan informasi dengan melibatkan  pertemuan  langsung.  Dalam  penelitian  ini  pengamatan  dilakukan  di Puskesmas Cimahi Utara.

## 2.5. Metode yang Dilakukan
Tahapan ini akan menjelaskan tentang proses dalam pengolahan data penulisan. Pada penelitian ini proses pengolahan data tergambar pada Gambar 1.

## Gambar1. Proses Pengolahan data penelitian
1) Dataset Balita Stunting di Kelurahan Cibabat Cimahi Utara
Dataset  yang  penulis  gunakan  dalam  penelitian  ini  dari  puskesmas  cimahi utara.  Data  yang  di dapat  penulis berupa data balita  penderita  stunting  yang berjumlah 320 data dan data yang diambil per Agustus tahun 2023.
2) Preparasi Data
Data  yang  sudah  di  dapatkan  selanjutnya  akan  di  Preparasi  atau Cleaning data untuk  menghilangkan  data  yang  tidak  diperlukan  dalam  proses  pengolahan  data nantinya tergambar pada Tabel 1.
Tabel 1 . Proses Pereparasi Data Balita Stunting
No NIK JK  Posyandu  Umur  Tinggi  RT  RW  ZS TB/U 1 P0 0 20 4
93 7 2 0.14 2 P1 0 20 2
80 1 2 1.37 3 P2 1 20 3
89 1 2 0.07 4 P3 1 20 2
85 1 2 0.16 5 P4 1 20 3 89 5 2 1.6 6 P5 1 20 4
94 1 2 0.87 7 P6 1 20 2
85 6 2 0.64 8 P7 1 20 2
83 6 2 1.09 9 P8 1 0 4
91 1 9 0.82 . . . .
.
. . . .
No NIK JK  Posyandu  Umur  Tinggi  RT  RW  ZS TB/U . . . . . . . . . . . . . . . . . . 320  P319 0 21 1 60 2 16 4.33 3) Proses Metode Elbow
Penelitian  ini  menggunakan  metode elbow untuk  menentukan cluster terbaik dengan cara memasukan data yang sudah preparasi, selanjutnya hasil dari masing masing cluster di  kelola  di Microsoft  Excel dengan  cara  memasukan  data  ke diagram  kurva  sehingga  jika  nilai  yang  paling  menyiku  terlihat  di  antara  hasil cluster maka nilai cluster tersebut yang terbaik.
4) Proses Algoritma
Penelitian  ini  menggunakan  Aplikasi Rapid  miner .  Pada  aplikasi  rapidminer penulis  melakukan  proses cluster terhadap  data  stunting  dengan  menggunakan algoritma k-means sedangkan  jumlah cluster menggunakan  jumlah cluster yang di  hasilkan  oleh  proses  sebelumnya  yang  memanfaatkan  metode elbow untuk mendapatkan hasil cluster yang terbaik.
5) Hasil
Hasil dari penelitian ini adalah cluster data NIK, Jenis Kelamin, Posyandu, Umur, Tinggi,  RT,  RW,  dan  ZS  TB/U  balita  yang  mengalami  stunting  di  kelurahan Cibabat. Dalam penelitian ini juga akan  menghasilkan hasil pengujian  algoritma K-means beserta  hasil performance .  Dalam  penelitian  ini  juga  akan  dihasilkan pengujian algoritma K-means terhadap clustering data stunting balita di kelurahan Cibabat Cimahi Utara yang akan menghasilkan nilai K terbaik dan mendapatkan jumlah cluster terbaik pada pengelompokan data terkait.
6) Analisis
Proses  analisis  akan  dilakukan  penulis  untuk  mengamati  dan  menganalisa  hasil yang didapat dari proses data mining menggunakan software rapidminer.
7) Penarikan Kesimpulan
Penarikan  kesimpulan  akan  menjelaskan  mengenai  hasil  dari  proses pengelompokan  algoritma K-means dengan  optimalisasi  metode elbow dari  data stunting balita di Kelurahan Cibabat - Cimahi Utara.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Proses tahap pengujian ini menggunakan Rapidminer serta mengaplikasikan Algoritma K-Means dengan memasukan data yang sudah dipreparasi sebelumnya. Proses pengujian tersebut terdapat pada Gambar 2.
Gambar 2. Proses Clustering Pada Rapidminer
Proses ini menentukan jumlah cluster terbaik menggunakan metode pengujian elbow , menggunakan  pengujian  ke  9  parameter  yang  diolah  melalui Microsoft  excel untuk menentukan  nilai  mana  yang  memiliki  kurva  yang  paling  siku  yang  dihasilkan  metode elbow untuk menentukan nilai cluster yang terbaik.

## Gambar 3. Metode Elbow
Gambar  3  menunjukan  kurva  yang  membentuk  sudut  paling  tajam  pada  saat  nilai cluster/K=4.  Dalam  metode elbow jika  ada  nilai  K  lebih  dari  1  yang  membentuk  siku maka  dalam  menentukan  K  terbaik  dengan  melihat  seberapa  besar  nilai  avg. within centroid distance pada nilai tersebut K=4 memiliki nilai 12.869. Maka berdasarkan nilai tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa K terbaik adalah K=4.
Hasil  dari Cluster  K-Means dihasilkan cluster  4 dengan  menggunakan  metode elbow .  Hasil  cluster  data  pada  penelitian  ini  menjadi  4  kelompok  yaitu Cluster_0 dengan  jumlah  98, Cluster_1 dengan  jumlah  89, Cluster_2 dengan  jumlah  70  dan Cluster_3 dengan  jumlah  63  data  dengan  total  320  data  dan  nilai  avg. within centroid  distance adalah  12.869  sedangkan  nilai Davies  Bouldin  Index 0.150. pengelompokan data tersebut dapat pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Cluster
Dari  hasil  pengujian  dapat  dilihat  berdasarkan  rata-rata Within  centroid  distance yang tertera pada Gambar 5.

## Gambar 5. Performance Vector
Berikut  Hasil  pengolahan  data  anak  balita  stunting  yang  termasuk  kedalam Cluster_0 sebanyak  98  data,  didominasi  anak  laki  laki  sebanyak  58  data  dan  anak Perempuan  sebanyak  40  data,  posyandu  terbanyak  balita  stunting  ada  di  posyandu 23 sebanyak 25 anak dan yang paling sedikit di posyandu 22 sebanyak 3 anak,  rata- rata umur balita stunting di cluster_0 adalah 3,04 dari 98 data balita , tinggi rata-rata anak  balita  stunting  di cluster_0 adalah  89,09  dari  98  data  balita  stunting,  RT

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024), pp. 257-264
terbanyak  balita  stunting  ada  di  RT  1  dan  3  sebanyak  24  balita,  RW  terbanyak  ada RW 19 sebanyak 24 balita, dan ZS TB/U di dominasi anak yang kurang di bawah 1 cm dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Data Stunting Cluster_0
Row No NIK Cluster JK  Posyandu  Umur  Tinggi  RT  RW  ZS TB/U 1 P23 cluster_0 1 15 3 82 5 20 0.57 2 P24 cluster_0 0 15 2 82 3 20 1.33 3 P25 cluster_0 0 15 4 96 2 20 0.19 4 P26 cluster_0 0 15 4 92 3 20 2.24 5 P27 cluster_0 0 15 3 85 3 20 1.16 6 P29 cluster_0 1 15 3 89 1 20 2.32 7 P30 cluster_0 1 15 2 87 1 20 0.38 8 P31 cluster_0 1 15 2 85 3 20 0.21 9 P32 cluster_0 1 15 4 94 2 20 0.14 10 P33 cluster_0 0 15 4 98 3 20 0.06 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 319 P318  cluster_0 1 22 2 82 4 16 0.78
Berikut  hasil  pengolahan  data  anak  balita  stunting  yang  termasuk  kedalam Cluster_1 sebanyak  89  data,  didominasi  anak  laki  laki  sebanyak  49  data  dan  anak Perempuan  sebanyak  40  data,  posyandu  terbanyak  balita  stunting  ada  di  posyandu 18 sebanyak 13 anak dan yang paling sedikit di posyandu 17 sebanyak 3 anak  rata- rata umur balita stunting di cluster_1 adalah 2,80 dari 89 data balita , tinggi rata-rata anak  balita  stunting  di cluster_1 adalah  87,68  dari  89  data  balita  stunting,  RT terbanyak balita stunting  ada di RT  5 sebanyak  23  balita, RW terbanyak ada  RW  2 dan 7 sebanyak 17 balita, dan ZS TB/U di dominasi anak yang kurang di bawah 1cm terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Data Stunting Cluster_1
Row No NIK Cluster JK  Posyandu  Umur  Tinggi  RT  RW  ZS TB/U 1 P0 cluster_1 0 20
4 93 7 2 0.14 2 P1 cluster_1 0 20
2 80 1 2 1.37 3 P2 cluster_1 1 20
3 89 1 2 0.07 4 P3 cluster_1 1 20 2 85 1 2 0.16 5 P4 cluster_1 1 20
3 89 5 2 1.6 6 P5 cluster_1 1 20 4 94 1 2 0.87 7 P6 cluster_1 1 20
2 85 6 2 0.64 8 P7 cluster_1 1 20 2 83 6 2 1.09 9 P13 cluster_1 0 19 2 82 4 2 0.29 10 P14 cluster_1 1 19 2 77 3 2 0.28 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 P175  cluster_1 0 25 4 94 6 11 0.99
Berikut  Hasil  pengolahan  data  anak  balita  stunting  yang  termasuk  kedalam Cluster_2 sebanyak  70  data,  didominasi  anak  laki  laki  sebanyak  45  data  dan  anak Perempuan sebanyak 25 data, posyandu terbanyak balita stunting ada di posyandu  1 sebanyak 23 anak dan yang paling sedikit di posyandu 10 sebanyak 1 anak, rata-rata umur  balita  stunting  di cluster_2 adalah  2,85  dari  70  data  balita  ,  tinggi  rata-rata anak  balita  stunting  di cluster_2 adalah  87,44  dari  70  data  balita  stunting,  RT terbanyak balita stunting  ada di RT 1 sebanyak  17  balita, RW terbanyak ada  RW  8
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024), pp. 257-264
sebanyak  24  balita,  dan  ZS  TB/U  di  dominasi  anak  yang  kurang  di   bawah  1cm terdapat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Data Stunting Cluster_2
Row No NIK Cluster JK  Posyandu  Umur  Tinggi  RT  RW  ZS TB/U 1 P8 cluster_2 1 0 4 91 1 9  0.82 2 P9 cluster_2 0 0 4 97 1 9  0.56 3 P10 cluster_2 1 0 2 81 1 9  0.54 4 P11 cluster_2 1 0 3 88 2 9  0.85 5 P12 cluster_2 1 0 1 76 2 9  2.11 6 P73 cluster_2 1 5 3 87 2 3  0.17 7 P74 cluster_2 1 5 4 97 2 3  0.4 8 P75 cluster_2 0 5 4 96 2 3  0.63 9 P76 cluster_2 1 5 3 93 2 3  1.89 10 P77 cluster_2 1 5 3 89 2 3  0.15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 P309  cluster_2 1 3 4 96 3 14 1.3
Berikut  Hasil  pengolahan  data  anak  balita  stunting  yang  termasuk  kedalam Cluster_3 sebanyak 63 data, didominasi anak Perempuan sebanyak 32 data dan anak laki-laki  sebanyak  31  data,  posyandu  terbanyak  balita  stunting  ada  di  posyandu  10 dan  23  sebanyak  9  anak  dan  yang  paling  sedikit  di  posyandu  3,6,9,12,15,22,27 sebanyak 1 anak, rata-rata umur balita stunting di cluster_3 adalah 1,31 dari 63 data balita  ,  tinggi  rata-rata  anak  balita  stunting  di cluster_3 adalah  72,34  dari  63  data balita  stunting,  RT  terbanyak  balita  stunting  ada  di  RT  4  sebanyak  15  balita,  RW terbanyak ada RW 15, 18 dan 19 sebanyak  9 balita, dan ZS TB/U di dominasi anak yang kurang di bawah 1cm data tersebut dapat di lihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Data Stunting Cluster_3
Row No NIK Cluster JK  Posyandu  Umur  Tinggi  RT  RW  ZS TB/U 1 P28 cluster_3 0 15
2 72 5 20 0.12 2 P49 cluster_3 1 27
1 72 8 7 0.17 3 P85 cluster_3 0 14 1 69 4 1 1.45 4 P88 cluster_3 0 14 1 67 1 1 2.25 5 P94 cluster_3 1 14 1 70 5 1 0.97 6 P105  cluster_3 0 9 1 78 3 10 0.72 7 P109  cluster_3 1 7 1 73 4 12 0.31 8 P112  cluster_3 0 7 1 72 3 12 1.16 9 P113  cluster_3 1 7 1 77 3 12 0.76 10 P116  cluster_3 0 7 1 73 3 12 2.12 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 P319  cluster_3 0 21 1 60 2 16 0.33

## 4. Kesimpulan
Hasil pengolahan data menggunakan Algoritma K-Means dan metode Elbow pada data balita  stunting  menghasilkan  cluster  terbaik  yaitu  4 cluster ,  dimana Cluster_0 sebanyak 98 data, Cluster_1 sebanyak 89 data, Cluster_2 sebanyak 70 data dan Cluster_3 sebanyak 63 data dengan total keseluruhan 320 data balita stunting.  Posyandu yang paling banyak balita  stanting  pada  posyandu  23  terdapat  pada cluster_0 ,  dari  4  cluster  3 cluster balita stanting di dominasi oleh jenis kelamin laki-laki, rata-rata umur  yang paling tinggi pada Cluster_0 yaitu  3,04,  rata-rata  tinggi  badan  yang  paling  tinggi  terdapat  pada cluster_0
yaitu 89.9, Cluster semua cluster ZS TB/U di dominasi anak yang kurang di bawah 1 cm. Dari hasil pengujian yang dilakukan didapatkan nilai performance berdasarkan rata - rata avg. within centroid distance_Cluster_0 adalah 8.844, within centroid distance_Cluster_1 adalah  9.793, within  centroid  distance_Cluster_2 adalah  9.818, within  centroid distance_Cluster_3 adalah 17.726 dan hasil Davies Bouldin Index adalah 0.151.

## Daftar Pustaka
[1] R.  E.  Black et  al. ,  “Maternal  and  child  undernutrition  and  overweight  in  low- income  and  middle-income  countries,”  The  Lancet  Journal.  Accessed:  Feb.  07,
2024. [Online]. Available: https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(13)60937- X/fulltext#
[2] M.  P.  N.  Agustina,  “Apa  Itu  Stunting,”  13  September.  [Online].  Available: https://yankes.kemkes.go.id/view_artikel/1516/apa-itu-stunting
[3] P2PTM  Kemenkes  RI, HEALTH  STATISTICS .  Jakarta:  Kementerian  Kesehatan Republik Indonesia, 2018. [Online]. Available: http://p2ptm.kemkes.go.id/infograpic-p2ptm/obesitas/kebutuhan-tidur-sesuai-usia
[4] B. M. Metisen and H. L. Sari, “Analisis clustering menggunakan metode K-Means dalam  pengelompokkan  penjualan  produk  pada  Swalayan  Fadhila,” J.  Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 110–118, 2015.
[5] M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama,  “Penerapan  Datamining  Pada Populasi  Daging  Ayam  Ras  Pedaging  Di  Indonesia  Berdasarkan  Provinsi Menggunakan K-Means Clustering,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 2, no. 1, pp. 60–67, 2017.
[6] C.  A.  Sugianto  and  T.  P.  O.  R.  Bokings,  “K-Means  Algorithm  For  Clustering Poverty  Data  in  Bangka  Belitung  Island  Province,” J.  Comput.  Networks,  Archit. High-Performance Comput. , vol. 3, no. 1, pp. 58–67, 2021.
[7] F.  Fajriani,  “Persebaran  Tingkat  Kemiskinan  di  Sulawesi  Selatan  Menggunakan K-Means  Clustering  Analysis,” Pros.  Semant. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  276–281,  2019, [Online].
Available:
https://journal.uncp.ac.id/index.php/semantik/article/view/1526/1337%0Ahttps://jo urnal.uncp.ac.id/index.php/semantik/article/view/1526
[8] E. Muningsih and S. Kiswati, “Sistem Aplikasi Berbasis Optimasi Metode Elbow Untuk Penentuan Clustering Pelanggan,” Joutica , vol. 3, no. 1, pp. 117–124, 2018.
[9] D. P. Sari, “Implementasi Algoritma K-Medoids dan Aplikasi RapidMiner dalam Pengelompokkan Kasus BALITA Stunting,” vol. 5, no. 1, pp. 1–8, 2023.
[10] P.  Apriyani,  A.  R.  Dikananda, and  I.  Ali,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  dalam Klasterisasi  Kasus  Stunting  Balita  Desa  Tegalwangi,” Hello  World  J.  Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 20–33, 2023, [Online]. Available:
https://jurnal.ilmubersama.com/index.php/hello_world/article/view/230