## Kombinasi Principal Component Analysis dengan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Data Stunting
Gladys Fouriza Ibanez * , Giri Wahyu Wiriasto, Rosmaliati
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Elektro, Universitas Mataram, Mataram, Indonesia Email: 1* gladysfouriza@gmail.com, 2 giriwahyuwiriasto@gmail.com, 3 rosmaliati.muchtar@gmail.com Email Penulis Korespondensi: gladysfouriza@gmail.com
Abstrak− Kabupaten Dompu di Nusa Tenggara Barat merupakan kabupaten dengan prevalensi stunting balita tertinggi ke-4 di provinsi NTB pada tahun 2022, yakni 34.5%. Penelitian ini menggunakan data dari Dinas Kesehatan Kabupaten Dompu tahun 2023 yaitu data dari  81  Desa  yang  mencakup  enam  variabel  faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  prevalensi  stunting.  Tujuan  dari  penelitian  ini menentukan dan mengetahui karakteristik suatu kawasan berdasarkan faktor stunting di Kabupaten Dompu dengan metode K-Means Clustering yang dikombinasikan dengan metode Principal Component Analysis (PCA). Metode K-Means menghasilkan cluster berupa pembagian kawasan yang memiliki karakteristik yang berbeda, karakteristik diperoleh berdasarkan hasil reduksi data dari PCA yaitu berupa komponen utama. Optimalisasi jumlah Cluster dengan metode Elbow menunjukkan 3 Cluster yaitu berupa kawasan dengan Zona Tipe 1 yang terdiri dari 42 Desa, Zona Tipe 2 yang terdiri dari 12 Desa dan Zona Tipe 3 yang terdiri dari 27 Desa, kemudian dilakukannya tahapan evaluasi menggunakan metode Silhouette yang menghasilkan 2 Cluster yaitu berupa kawasan dengan Zona Tipe 1 yang terdiri dari 54 Desa, dan Zona Tipe 2 yang terdiri dari 22 Desa dengan nilai Silhouette Score 0.53, menunjukkan struktur model Cluster yang cukup baik. PCA menghasilkan dua komponen utama dengan nilai eigen tertinggi, masing-masing menjelaskan variansi 58.7%  dan  14.28%,  dengan  kumulatif  variansi  mencapai  72.9%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  dua  komponen  utama  ini  dapat menunjukkan faktor yang mempengaruhi tingkat prevalensi stunting di Kabupaten Dompu.
Kata Kunci: Stunting; K-Means; Principal Component Analysis; Metode Elbow; Metode Silhouette
Abstract− Dompu Regency in West Nusa Tenggara ranks as the fourth highest regency in terms of stunting prevalence among toddlers in the NTB province in 2022, with a rate of 34.5%. This study utilizes data from the Dompu Regency Health Office in 2023, covering 81 villages and six variables that influence the prevalence of stunting. The objective of this research is to determine and understand the characteristics of areas based on stunting factors in Dompu Regency using the K-Means Clustering method combined with Principal Component Analysis (PCA). The K-Means method produces clusters that represent areas with different characteristics, derived from the data reduction results of PCA, which form the principal components. The optimization of the number of clusters using the Elbow method  indicates  3  clusters,  consisting of  Zone  Type  1  with  42  villages,  Zone  Type 2  with 12 villages,  and  Zone  Type  3  with  27 villages. Subsequently, an evaluation phase using the Silhouette method resulted in 2 clusters: Zone Type 1 with 54 villages and Zone Type  2  with  22  villages,  with  a  Silhouette  Score  of  0.53,  indicating  a  fairly  good  cluster  structure.  PCA  produced  two  principal components with the highest eigenvalues, each explaining 58.7% and 14.28% of the variance, with a cumulative variance  of 72.9%. This demonstrates that these two principal components can effectively represent the factors influencing stunting prevalence in Dompu Regency.
Keywords : Stunting; K-Means; Principal Component Analysis; Elbow Method; Silhouette Method

## 1. PENDAHULUAN
Stunting  adalah  masalah  kurang  gizi  kronis  akibat  kurangnya  asupan  gizi  dalam  waktu  yang  cukup  lama  sehingga mengakibatkan gangguan pertumbuhan pada anak. Seorang anak dianggap mengalami stunting jika tinggi badan mereka lebih rendah atau pendek (kerdil) dari standar usianya [1]. Menurut Kementrian Kesehatan 2018, Stunting dapat terjadi akibat kekurangan gizi terutama pada saat 1000 Hari Pertama Kehidupan (HPK). Balita yang menderita stunting akan lebih mudah terkena penyakit, juga berpotensi menghambat pertumbuhan fisik serta perkembangan kognitif yang akan berpengaruh terhadap tingkat kecerdasan dan produktivitas anak di masa mendatang.
Hasil  Survei  Status  Gizi  Indonesia  (SSGI)  2022  menunjukkan  bahwa  angka  kejadian  stunting  secara  nasional sebesar  21,6  %.  Prevalensi  balita  stunting  mengacu  pada  persentase  jumlah  balita  di  suatu  populasi  yang  mengalami stunting dalam pertumbuhan fisiknya. Berdasarkan laporan SSGI provinsi Nusa Tenggara Barat 2022, Kabupaten Dompu merupakan Kabupaten dengan tingkat prevalensi balita stunting tertinggi ke-4 di provinsi NTB dengan prevalensi seberar 34.5% setelah Kabupaten Lombok Tengah sebesar 37.0%, Kabupaten Lombok Utara 35.9%, dan Kabupaten Lombok Timur 35.6%.
Menghadapi tingginya prevalensi stunting di Kabupaten Dompu penelitian ini bertujuan untuk menentukan dan mengetahui  karakteristik  suatu  kawasan  berdasarkan  faktor  stunting  di  Kabupaten  Dompu  dengan  metode  K-Means Clustering yang dikombinasikan dengan metode Principal Component Analysis (PCA). Pendekatan ini dilakukan dengan dan  menganalisis  faktor  penyebab  tingginya  prevalensi  balita  stunting  yang  menjadi  karakteristik  dari  hasil pengelompokkan kawasan di Kabupaten Dompu.
Metode Principal  Component  Analysis atau  PCA  merupakan  suatu  teknik  multivariat  yang  bertujuan  untuk mereduksi faktor atau variabel dalam jumlah besar menjadi beberapa faktor yang lebih sedikit. Permasalahan yang sering muncul  dalam  proses  reduksi  faktor  atau  variabel  ini  yakni  bagaimana  memperkecil  jumlah  variabel  namun  tetap mempertahankan informasi atau karakter penting yang terkandung pada data [2].
K-means  adalah  salah  satu  algoritma Data  Mining yang  populer  digunakan  untuk  menganalisis  data  dengan mengelompokkan  data  ke  dalam Cluster yang  memiliki  kesamaan  berdasarkan  atribut-atributnya  serta  merupakan algoritma  yang  paling  mudah  dipahami  sehingga  metode  ini  sangat  cocok  digunakan  dalam  mengelompokkan  suatu
Gladys Fouriza Ibanez, Kombinasi Principal Component Analysis dengan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Data Stunting
kawasan berdasarkan kedekatan datanya. Konsep dasar dari algoritma K-means adalah mempartisi data ke dalam Cluster , di mana Cluster adalah jumlah kelompok yang dihasilkan oleh algoritma K-means [3].
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Sintha dan Aji (2023) menggunakan metode analisis PCA yaitu untuk mengetahui  faktor  dominan  berdasarkan  17  faktor  yang  menentukan  kelulusan  studi  mahasiswa  [4].  Penelitian  yang dilakukan oleh Kautsar dan Arie (2021) membuktikan metode PCA dapat memaksimalkan performa model clustering dalam menentukan karakterisasi kemiskinan di Indonesia pada tahun 2021, dimana model clustering menggunakan PCA memiliki  nilai average  silhouette yang  lebih  tinggi  daripada  model  tanpa  PCA.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  masalah curse of dimensionality pada clustering dapat diatasi dengan menggunakan PCA [5].
Sementara itu, penelitian yang dilakukan oleh Sugiyarto, Khang, Choo, dan Ferna (2023) yaitu melakukan Cluster dengan algoritma K-Means  dan reduksi dimensi data dengan PCA yang bertujuan untuk meningkatkan akurasi model prediksi. PCA mereduksi dimensi data agar data yang memiliki banyak variabel dapat lebih mudah dianalisis [6].
Penggabungan  metode  K-Means Clustering dan  PCA  juga  dilakukan  dalam  penelitian  Istina  dan  Dina  (2024) untuk  mengurangi  masalah  variabel  yang  kompleks  berdasarkan  tujuh  variabel  indikator  kesejahteraan  masyarakat Provinsi Jawa Barat. Hasil dari penelitian tersebut yaitu terdapat dua komponen utama berdasarkan nilai eigenvalues, serta membentuk 3 cluster terbaik [7].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Riva,  Rini,  dan  Yuyun  (2021)  membahas  penerapan  K-Means  dan  K-Medoids Cluster ing dalam perencanaan kebutuhan obat-obatan di puskesmas. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa K-Means memberikan Silhouette  Coefficient yang  lebih  tinggi,  menandakan  bahwa  hasil Cluster ing  dengan  menggunakan algoritma  K-Means  lebih  baik  dibandingkan  K-Medoids.  Dari  hasil  pengelompokkan  obat-obatan,  puskesmas  dapat melakukan pemerataan stok obat untuk menghindari kelebihan atau kekurangan stok [8].
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Agus, Rifqi, dan Achmad (2024) yaitu menggunakan algoritma K- Means untuk mengonfirmasi pentingnya memahami kebutuhan pelanggan, dengan mengelompokkan data secara tepat, dan mengambil tindakan efektif untuk menjaga kepuasan pelanggan. Jumlah Cluster yang ditetapkan berdasarkan nilai dari Davies Bouldin membentuk 2 Cluster baru [9].
Penelitian yang dilakukan oleh Desi, Budi, Rini, dan Apri (2024) menggunakan metode siku ( Elbow method ) untuk membantu  menentukan  jumlah Cluster terbaik  yang  akan  dibuat  oleh  pemodelan  K-Means  dalam  proses  segmentasi customer .  Berdasarkan  metode Elbow menghasilkan  jumlah Cluster yang  optimal  adalah  3 Cluster. Titik  yang menunjukan Cluster optimal dalam metode ini akan membentuk siku dalam sebuah grafik [10]. Menentukan  nilai  K  optimal  dan  mengevaluasi  hasil clustering dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode silhouette. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Suraya,  Muhamad,  dan  Uning  (2023)  yaitu  evaluasi  Silhouette  dengan pengelompokan terbaik jumlah cluster optimal k = 2 dan memiliki Silhouette Score 0.656 [11]. Penelitian yang dilakukan oleh Erlisa dan Dede (2024) juga melakukan evaluasi hasil Clustering berdasarkan nilai Silhouette  score .  Hasil  evaluasi  digunakan  untuk  menilai  kualitas Cluster metode  K-Means. Silhouette  score yang dihasilkan bernilai 0.617 menunjukkan bahwa kualitas Cluster dapat dikatakan baik [12]. Maka berdasarkan uraian tersebut, melalui penelitian ini penulis akan mengkaji mengenai Clustering Kabupaten Dompu di pronvinsi Nusa Tenggara Barat dengan mengelompokkan kawasan menjadi zona yang memiliki karakteristik berdasarkan faktor penyebab tingginya tingkat prevalensi stunting pada balita menggunakan algoritma K-Means yang dikombinasikan  dengan  PCA.  Hasil  pengelompokkan  zona  kemudian  diidentifikasi  sebagai  kawasan  yang  menjadi referensi bagi pemerintah dalam mengambil kebijakan yang sesuai terkait penurunan prevalensi stunting di Kabupaten Dompu.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu mengikuti tahapan yang terdapat dalam proses Data Mining dengan menggunakan tahapan CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) yang dibangun dari 6 tahapan yang direpresentasikan melalui rancangan penelitian pada Gambar 1
Gladys Fouriza Ibanez, Kombinasi Principal Component Analysis dengan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Data Stunting

## 2.1 Bussiness Understanding
Pada  tahapan  ini  memahami  dan  menganalisis  tingkat  stunting  pada  balita  di  Kabupaten  Dompu.  Analisis  dilakukan berdasarkan data yang didapatkan dari Dinas Kesehatan Kabupaten Dompu pada tahun 2023 mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat prevalensi stunting yang mencakup aspek-aspek seperti kesehatan ibu dan anak, gizi dan imunisasi, serta kesehatan sanitasi. Selanjutnya yaitu memilih metode Cluster ing untuk analisis data, menggunakan algoritma K- Means  dengan  pendekatan Principal  Component  Analysis (PCA)  serta  menetapkan  Google  Colaboratory  sebagai lingkungan kerja.

## 2.2 Data Understanding
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu faktor yang mempengaruhi tingkat prevalensi stunting, antara lain :
a. Hubungan Riwayat Konsumsi TTD Saat Kehamilan Ibu dengan Stunting
Langkah  awal  untuk  mengantisipasi  balita stunting dapat  dilakukan  dengan  memperhatikan  gizi  ibu  pada  saat kehamilan.  Kurangnya zat besi (Fe) selama kehamilan dapat meningkatkan risiko terjadinya anemia. Anemia tersebut dapat  menyebabkan  risiko  kelahiran  bayi  prematur  dan  bayi  dengan  berat  badan  lahir  rendah  (BBLR).  Ibu  yang mendapatkan gizi dengan secara patuh mengonsumsi Tabelt Fe memiliki risiko lebih kecil untuk terjadinya stunting pada anak jika dibandingkan dengan ibu yang tidak patuh mengonsumsi Tabelt Fe [13].
b. Hubungan Inisiasi Menyusui Dini (IMD) dengan Stunting
Inisiasi Menyusui Dini (IMD) mempengaruhi kejadian stunting karena dengan IMD bayi akan mendapatkan ASI pertama kali yang mengandung kolostrum yang tinggi kaya akan antibodi dan zat penting untuk pertumubuhan usus dan ketahanan  terhadap  infeksi  yang  sangat  dibutuhkan  bayi  demi  kelangsungan  hidupnya.  Bayi  yang  IMD  lebih  tahan terhadap infeksi sehingga kemungkinan untuk sakit sangat kecil sehingga jumlah asupan tidak tergangu karena asupan merupakan faktor langsung yang menentukan status gizi balita [14].
c. Hubungan ASI Eksklusif dengan Stunting
Air Susu Ibu (ASI) eksklusif dapat mempengaruhi kejadian stunting karena jika bayi yang belum cukup umur 6 bulan sudah diberi makanan selain ASI akan menyebabkan usus bayi tidak mampu mencerna makanan dan bayi akan mudah  terkena  penyakit  karena  kurangya  asupan.  Sehingga  balita  yang  sering  menderita  penyakit  infeksi  akan menyebabkan pertumubuhannya terhambat dan tidak dapat mencapai pertumbuhan yang optimal. Manfaat dari ASI salah satunya adalah mendukung pertumbuhan bayi terutama tinggi badan karena kalsium ASI lebih efesien diserap dibanding susu pengganti ASI atau susu formula. Sehingga  bayi yang diberikan ASI eksklusif cenderung  memiliki tinggi badan yang lebih tinggi dan sesuai kuva pertumbuhan dibandingkan  dengan bayi yang diberikan susu formula [15].
d. Hubungan Pemberian Vitamin A pada Bayi dengan Stunting
Vitamin  A  adalah  zat  gizi  mikro  yang  sangat  penting.  Kekurangan  vitamin  A  mempengaruhi  sintesis  protein, sehingga memengaruhi pertumbuhan sel dan diferensiasi. Di Indonesia, pemberian suplemen vitamin A telah dilaporkan dapat menurunkan angka kematian dan angka kejadian penyakit. Pemenuhan konsumsi vitamin A sangat penting untuk mendukung tumbuh kembang balita, maka disarankan untuk ibu yang mempunyai balita untuk memberikan vitamin A yang bisa di dapat di fasilitas kesehatan [16].
e. Hubungan Bayi Menerima Imunisasi Dasar Lengkap dengan Stunting.
Imunisasi adalah suatu cara untuk memberikan kekebalan tubuh terhadap seseorang secara aktif terhadap penyakit menular. Anak yang tidak mendapatkan imunisasi secara lengkap lebih rentan terkena penyakit, khususnya penyakit diare dan ISPA sehingga anak kesulitan atau tidak nafsu makan yang berdampak tidak terpenuhinya gizi pada balita yang pada akhirnya menyebabkan anak memiliki tubuh yang lebih pendek dari yang seharusnya [17].
f. Hubungan Akses Terhadap Fasilitas Sanitasi yang Layak (Jamban Sehat) dengan Stunting.
Jamban yang sehat adalah yang memenuhi persyaratan kesehatan guna mencegah tersebarnya sumber penyakit. Anak yang mana memiliki sanitasi lingkungan kurang baik akan memiliki risiko mengalami stunting dibandingkan anak yang sanitasi lingkungan cukup dan baik. Kepemilikan jamban yang tidak memenuhi syarat atau tidak layak memiliki risiko  atau  berpeluang  terjadinya  penyakit  infeksi  yang  dapat  menyebabkan  terganggunya  serapan nutrisi  pada  proses pencernaan sehingga berdampak pada penurunan berat badan bayi. Anak yang menggunakan jamban tidak sehat akan nerisiko mengalami stunting [18].

## 2.3 Data Preparation
Proses  persiapan  data  dimulai  dengan  memilih  data  yang  relevan  untuk  di  analisis.  Langkah  berikutnya  adalah mengidentifikasi  nilai  yang  hilang  atau  missing  value,  karena  nilai  yang  hilang  dapat  mempengaruhi  hasil  analisis, kemudian melakukan pengecekan data yang terduplikat, selanjutnya data di transformasi menggunakan teknik penskala untuk persiapan analisis.

## 2.4 Modelling
Pada tahap ini, sebelum melakukan pemodelan perlu diketahui terlebih dahulu jumlah cluster yang optimal. Penentuan jumlah cluster ini dapat menggunakan metode Elbow. Metode Elbow merupakan salah satu metode yang dapat digunakan
Gladys Fouriza Ibanez, Kombinasi Principal Component Analysis dengan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Data Stunting
untuk menentukan jumlah Cluster terbaik, yaitu dengan cara melihat presentase setiap Cluster yang akan membentuk siku pada suatu titik tertentu. Metode Elbow biasa disajikan dalam bentuk grafik untuk mengetahui lebih jelas siku yang terbentuk. Tujuan dari metode Elbow adalah untuk memilih nilai k yang kecil dan masih memiliki nilai withinss yang rendah  [19].  Setelah  jumlah cluster optimal  sudah  diketahui  maka  selanjutnya  yaitu  tahapan  pemodelan clustering menggunakan algoritma K-Means,

## 2.5 Evaluation
Pada tahap ini dilakukannya evaluasi kualitas model yang dibangun menggunakan metrik silhouette coefficient. Metode Silhouette digunakan untuk memilih jumlah Cluster optimal dengan menggunakan data skala rasio. Ketika diterapkan, algoritma silhouette akan mengukur jarak rata-rata dari suatu objek terhadap seluruh objek yang terdapat pada Cluster yang sama dengan objek di Cluster lainnya. Jika nilai indeksi Silhouette mendekati 1 berarti proses Clustering kuat/baik, dan jika mendekati 0 berarti prosedur Clustering tidak cukup baik [20].
Tabel 1 Interpretasi Silhouette Coefficient Silhouette Coefficient Interpretasi 0.71-1.00 Cluster Kuat 0.51-0.70 Cluster Layak/Sesuai 0.26-0.50 Cluster Lemah <0.25 Tidak dapat disebut Cluster

## 2.6 Deployment
Menghasilkan  laporan  akhir  yang  menjelaskan  proses  dan  hasil  penelitian  yang  mencakup  semua  tahapan  yang  telah dilakukan, mulai dari pemilihan data hingga metode penelitian yang digunakan, serta hasil pembahasan dan kesimpulan penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian yang dilakukan berupa hasil Cluster ing melalui proses CRISP-DM dengan menggunakan algoritma K- Means yang didukung oleh tools Google Colab dengan bahasa pemprograman Python.

## 3.1 Bussiness Understanding
Melalui pemahaman yang komprehensif, penelitian ini berusaha memberikan kontribusi dalam upaya pencegahan dan penanganan stunting, sehingga mendorong peningkatan kesejahteraan balita di wilayah Kabupaten Dompu. Penelitian ini dilakukan  dengan    menggunakan    metode Clustering dan  algoritma  K-Means  yang  dikombinasikan  dengan Principal Component Analysis (PCA). Tujuan dalam penerapan data mining ini adalah melakukan Clustering Kabupaten Dompu di  pronvinsi  Nusa  Tenggara  Barat  dengan  mengelompokkan  kawasan  menjadi  zona  yang  memiliki  karakteristik berdasarkan faktor penyebab tingginya tingkat prevalensi stunting pada balita menggunakan algoritma K-Means yang dikombinasikan  dengan  PCA.  Hasil  pengelompokkan  zona  kemudian  diidentifikasi  sebagai  kawasan  yang  menjadi referensi bagi pemerintah dalam mengambil kebijakan yang sesuai terkait penurunan prevalensi stunting di Kabupaten Dompu.

## 3.2 Data Understanding
Data dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari Dinas Kesehatan Kabupaten Dompu yang berupa data profil Kesehatan di tiap Kecamatan/Desa di Kabupaten Dompu tahun 2023. Variabel yang digunakan ditunjukkan pada Tabel 2
Tabel 2. Variabel Penelitian Kode Variabel Keterangan TTD Jumlah Ibu hamil penerima Tablet Tambah Darah IMD Jumlah Bayi menerima Inisiasi Menyusui Dini ASIE Jumlah Bayi Usia dibawah 6 Bulan Penerima ASI Eksklusif VITA Jumlah Bayi Menerima Vitamin A Usia 6-11 bulan
IDL Jumlah Bayi Menerima Imunisasi Dasar Lengkap
ATFSL Jumlah Keluarga dengan Akses Terhadap Fasilitas Sanitasi yang Layak
Berdasarkan Tabel 2, data yang digunakan menggunakan format .xlsx (Excel). Atribut yang terdapat dalam data tersebut terdiri dari 8 atribut yaitu Nomor, Kecamatan, Desa, TTD, IMD, ASIE, VITA, IDL, ATFSL.
3.3 Data Preparation
Gladys Fouriza Ibanez, Kombinasi Principal Component Analysis dengan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Data Stunting
Pada tahap ini hal pertama yang dilakukan adalah memilih atribut yang akan digunakan untuk proses modelling dengan cara menghapus data yang tidak diperlukan. Atribut yang dihapus adalah Nomor. Data dianggap tidak diperlukan karena tidak berhubungan dengan penelitian atau atribut tersebut tidak berpengaruh terhadap proses analisis data.
Setelah memilih atribut yang akan digunakan untuk proses modelling tahap selanjutnya yaitu mengatasi missing value  seperti  menghapus  kolom  yang  hilang  dan  menghapus  data  yang  tidak  relevan.  Hal  ini  dilakukan  agar  proses modelling mendapatkan hasil yang baik

## Gambar 2. Mencari Missing Value
Berdasarkan  gambar  2,  tidak  ditemukan  adanya missing  value yang  ditemukan  pada  data.  Langkah  berikutnya adalah melakukan pengecekan terhadap redundansi data, yaitu data yang terindikasi  memiliki duplikat atau kemiripan, sehingga apabila data yang dihasilkan lebih konsisten, dan akurat dapat mempengaruhi analisis selanjutnya.

## Gambar 3. Mencari data yang terduplikat
Berdasarkan  gambar  3,  tidak  ditemukan  adanya  data  yang  terduplikat.  Setelah  pengecekan  data  duplikat  telah selesai dilakukan. Langkah selanjutnya yaitu tahap transformasi data. Pada tahap ini dilakukan perubahan data kompleks menjadi  lebih mudah  diolah menggunakan  fungsi  penskalaan.  Standarisasi  data  dilakukan  jika  data  memiliki    banyak variabel dengan rentang nilai yang cukup jauh.  Tujuan dari standarisasi data yaitu agar data dengan variabel berbeda memiliki rentang nilai yang sama.

## 3.4 Modelling

## 3.4.1 Principal Component Analysis (PCA)
Penentuan komponen utama dapat dicapai dengan menggunakan Variance Proportion Cumulative (VPC) yang dapat menjelaskan jumlah varians total data hingga 70-80%.
Input: num_components : jumlah komponen utama yang akan dipertahankan
Output: pca_data : dataset yang diproyeksikan ke komponen utama pertama ` num_components` explained_variance _: nilai eigen varians explained_variance_ratio _: proporsi varians yang dijelaskan oleh setiap komponen utama cumulative : jumlah kumulatif dari rasio varians yang dijelaskan %cumulative : persentase dari kumulatif varians yang dijelaskan
Gambar 4. Pseudocode PCA
Tabel 3. Eigenvalue berdasarkan hasil PCA Variabel Eigen Value  Total Variance (%)  Cumulative (%) PC1 3.6841 58.7 58.7 PC2 0.8967 14.28 72.9 PC3 0.6347 10.11 83.1 PC4 0.4770 7.6 90.7 PC5 0.3560 5.6 96.3
Pada Tabel 3 menunjukkan dua variabel baru (faktor 1 dan faktor 2) atau komponen utama dengan nilai Eigenvalue tertinggi.  Komponen  utama  pertama  memiliki  nilai  eigen  sebesar  3.68  yang  mampu  menjelaskan  58.7%  variansi, komponen utama kedua memiliki nilai eigen sebesar 0.89 yang mampu menjelaskan 14.28% variansi.
Gladys Fouriza Ibanez, Kombinasi Principal Component Analysis dengan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Data Stunting
Penciri  faktor  dapat dilihat  dari  variabel  yang memiliki  hubungan  atau  korelasi  tinggi  pada  setiap  faktor.  Nilai variabel yang berupa komponen dari hasil PCA dengan korelasi tinggi memiliki batas nilai cut off point > 0.38.
Tabel 4. Komponen hasil PCA dari setiap variabel Variabel Faktor 1 Faktor 2 TTD 0.43146268 -0.32958504 IMD 0.40762947 -0.13664326 ASIE 0.26261685 0.87810146 VITA 0.38263353 0.28288958 IDL 0.47064441 0.14629170 ATFSL 0.45912524 0.01457312
Pada Tabel 4 variabel penciri setiap cluster yang terbentuk adalah faktor 1 yang terdiri dari TTD, IMD, IDL dan ATFSL yang berkorelasi positif pada faktor, sedangkan variabel penciri pada faktor 2 terdiri dari ASIE.

## 3.4.2 Clustering
Untuk  dapat  melakukan  pengelompokan  data  dengan  K-Means  perlu  menentukan  jumlah Cluster yang  diperlukan. Optimalisasi penentuan jumlah Cluster dapat menggunakan metode Elbow. Titik yang menunjukan Cluster optimal dalam metode ini akan membentuk siku dalam sebuah grafik
Gambar 5. Hasil K Optimal dengan metode Elbow
Berdasarkan  Gambar  5  yang menunjukkan  proses  pencarian  nilai  K  optimal,  didapatkan  bahwa  jumlah  klaster yang otimal dalam analisis ini adalah K=3
#Pilih K centroid awal secara acak dari data. Repeat :
Tetapkan setiap titik data ke klaster dengan centroid terdekat Hitung ulang posisi centroid untuk setiap    klaster Until :
Posisi centroid tidak berubah
Gambar 6. Pseudocode K-Means Clustering
Gladys Fouriza Ibanez, Kombinasi Principal Component Analysis dengan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Data Stunting
Pada Gambar 7 menunjukan hasil cluster dari data Kabupaten Provinsi Dompu yang membentuk 3 kawasan yaitu Cluster 0 (merah) Zona Tipe 1, Cluster 1 (Hijau) Zona Tipe 2, dan Cluster 2 (Biru) Zona Tipe 3. Tujuan dari pembentukan zona adalah untuk memastikan efektivitas kebijakan yang relevan dalam upaya menurunkan prevalensi stunting.
Tabel 5. Nilai means setiap Cluster K=3 untuk identifikasi tingkat stunting Variabel Nilai Means Setiap Cluster K=3 Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Faktor 1 -1.405396 3.484042 0.637708 Faktor 2 0.036956 -0.316586 0.083217
Pada  Tabel  5,  angka  negatif  menunjukkan  bahwa  data  berada  di  bawah  rata-rata  total  dan  berkorelasi  positif, sedangkan nilai positif menunjukkan data berada di atas rata-rata total dan berkorelasi negatif.
Variabel penciri Cluster adalah variabel utama yang diidentifikasi dari analisis PCA. Dari tabel 4.4, dapat disusun tipologi untuk setiap Cluster dengan membandingkan nilai rata-rata antar Cluster pada variabel penciri tersebut.
Tabel 6. Interpretasi perbandingan nilai means K=3 setiap Cluster Variabel Zona Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Faktor 1 Kurang Baik Cukup Faktor 2 Cukup Kurang Baik
Hasil dari Tabel 6 menunjukkan karakteristik pengelompokan objek atau Cluster digunakan untuk setiap kawasan yang membentuk Zona.

## 3.5 Evaluation
Langkah selanjutnya yaitu melakukan tahap evaluasi untuk mengukur hasil atau kualitas dari Cluster dan model yang dibentuk. Teknik yang digunakan yaitu Sillhouette Coefficient.
Gambar 8. Grafik silhouette
Pada gambar 8 dalam penentuan jumlah Cluster berdasarkan metode silhouette coefficient , Cluster optimal berada pada titik K=2.
Tabel 7. Hasil evaluasi nilai K pada K-Means K DBI 2 0.779 3 0.856 4 0.927
Pada Davies Bouldin Index (DBI), pengelompokan data dinyatakan optimal atau semakin baik jika memiliki index yang lebih rendah atau mendekati angka 0. Berdasarkan Tabel 7, nilai index yang lebih rendah terdapat pada K=2.
Gladys Fouriza Ibanez, Kombinasi Principal Component Analysis dengan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Data Stunting
Gambar 9. Clustering K=2
Pada Gambar 9 menunjukan hasil cluster dari data Kabupaten Provinsi Dompu yang membentuk 2 kawasan yaitu Cluster 0 (merah) Zona Tipe 1, dan Cluster 2 (Hijau) Zona Tipe 2.
Tabel 8. Nilai means setiap Cluster K=2 untuk identifikasi tingkat stunting
Variabel Nilai Means Setiap Cluster K=2 Cluster 0 Cluster 1 Faktor 1 -0.940954 2.523466 Faktor 2 0.018772 -0.050343
Pada  Tabel  8,  angka  negatif  menunjukkan  bahwa  data  berada  di  bawah  rata-rata  total  dan  berkorelasi  negatif, sedangkan nilai positif menunjukkan data berada di atas rata-rata total dan berkorelasi positif.
Variabel penciri Cluster adalah variabel utama yang diidentifikasi dari analisis PCA. Dari tabel 8, dapat disusun tipologi  untuk  setiap Cluster dengan  membandingkan  nilai  rata-rata  antar Cluster pada  variabel  penciri  tersebut  yang ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Interpretasi perbandingan nilai means K=2 setiap Cluster
Variabel Zona Cluster 0 Cluster 1 Faktor 1 Kurang Baik Faktor 2 Baik Kurang
Gambar 10. Silhouette Coefficients
Pada  Gambar  10  menunjukan  bahwa  indeks  silhouette  coefficient  dengan  jumlah Cluster K=2  adalah  0.53 sehingga dapat dikatakan bahwa model segmentasi tersebut memiliki struktur yang baik atau sedang ( medium structure ) karena berada pada rentang 0.51-070.

## 3.6 Deployment
Berdasarkan variabel penciri yang terbentuk pada faktor 1 dan 2 dalam Tabel 8 dan Tabel 9, karakteristik setiap Zona dapat diidentifikasi dengan mengetahui ciri khas yang membedakan satu Zona dari Zona lainnya.
Gladys Fouriza Ibanez, Kombinasi Principal Component Analysis dengan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Data Stunting

## 3.6.1 Tipe Zona berdasarkan hasil pembagian 3 Cluster
Tabel 10. Hasil Cluster Kecamatan/Desa berdasarkan Tipe Zona dengan jumlah K=3
Kecamatan Desa Zona Tipe 1 Dompu Katua, Mangge Nae Woja Riwo, Mumbu, Rababaka, Serakapi Pajo Lune, Woko, Ranggo, Lepadi, Temba Lae Hu'u Adu, Sawe, Jala, Marada Kempo Soro, Konte, So Nggajah, Tolo Kalo, Doro Kobo, Soro Barat Kilo Mbuju, Taropo, Kramat, K I W U Manggelewa  Kwangko, Nangatumpu, Soriutu, Lanci Jaya, Nusa Jaya, Tanju, Teka Sire, Anamina Pekat Doropeti, Beringin Jaya, Sorinomo, Nangakara, Sori Tatanga, Tambora, Nangamiro, Karombo Zona Tipe 2 Dompu Kandai Satu, Karijawa, Potu, Bada, Bali, Dorotangga, Oo Woja Matua, Montabaru, Kandai Dua, Simpasai Pekat Pekat Zona Tipe 3 Dompu Mangge Asi, Sorisakolo, Mbawi, Dorebara, Karamabura, Kareke Woja Madaprama, Bara, Nowa, Wawonduru, Saneo, Bakajaya Hu'u Hu'u, Daha, Rasabou, Cempi Jaya Kempo Ta'a, Kempo Kilo Malaju, Lasi Manggelewa  Banggo, Doromelo, Suka Damai, Kampasi Meci Pekat Kadindi, Calabai, Kadindi Barat
a. Zona Tipe 1
Cluster ini bercirikan sebagai kawasan yang memiliki jumlah ibu hamil penerima Tablet Tambah Darah (TTD), jumlah bayi yang menerima Inisiasi Menyusui Dini (IMD), jumlah bayi menerima Imunisasi Dasar Lengkap (IDL), dan jumlah keluarga dengan akses terhadap fasilitas sanitasi yang layak yang masih kurang, sementara jumlah bayi usia dibawah 6 bulan yang menerima ASI eksklusif cukup. Dengan demikian dapat diinterpretasikan bahwa Cluster 1 merupakan kawasan yang dijadikan sebagai Zona Tipe 1.
b. Zona Tipe 2
Cluster ini bercirikan sebagai kawasan yang memiliki jumlah ibu hamil penerima Tablet Tambah Darah (TTD), jumlah bayi yang menerima Inisiasi Menyusui Dini (IMD), jumlah bayi menerima Imunisasi Dasar Lengkap (IDL), dan jumlah  keluarga dengan  akses  terhadap  fasilitas sanitasi yang layak dapat dikatakan baik, sementara jumlah  bayi usia dibawah 6 bulan yang menerima ASI eksklusif masih kurang. Dengan demikian dapat diinterpretasikan bahwa Cluster 2 merupakan kawasan yang dijadikan sebagai Zona Tipe 2.
c. Zona Tipe 3
Cluster ini bercirikan sebagai kawasan yang memiliki jumlah ibu hamil penerima Tablet Tambah Darah (TTD), jumlah bayi yang menerima Inisiasi Menyusui Dini (IMD), jumlah bayi menerima Imunisasi Dasar Lengkap (IDL), dan jumlah keluarga dengan akses terhadap fasilitas sanitasi yang layak dapat dikatakan cukup, sementara jumlah bayi usia dibawah 6 bulan yang menerima ASI eksklusif adalah baik. Dengan demikian dapat diinterpretasikan bahwa Cluster 3 merupakan kawasan yang dijadikan sebagai Zona Tipe 3.

## 3.6.2 Tipe Zona berdasarkan hasil pembagian 2 Cluster
Tabel 11. Hasil Cluster Kecamatan/Desa berdasarkan Tipe Zona dengan jumlah K=2
Kecamatan Desa Zona Tipe 1 Dompu Mbawi, Katua, Karamabura, Kareke, Mangge Nae Woja Riwo, Madaprama, Mumbu, Rababaka, Serakapi Pajo Jambu, Lune, Woko, Ranggo, Lepadi, Temba Lae Hu'u Hu'u, Daha, Rasabou, Cempi Jaya, Adu, Sawe, Jala, Marada Kempo Ta'a, Kempo, Soro, Konte, So Nggajah, Tolo Kalo, Doro Kobo, Soro Barat Kilo Mbuju, Taropo, Kramat, Malaju, Lasi, K I W U Manggelewa  Kwangko, Nangatumpu, Banggo, Soriutu, Doromelo, Lanci Jaya, Nusa Jaya, Suka Damai, Tanju, Kampasi Meci, Teka Sire, Anamina Pekat Doropeti, Beringin Jaya, Sorinomo, Nangakara, Sori Tatanga, Tambora, Nangamiro, Calabai, Karombo Zona Tipe 2 Dompu Kandai Satu, Karijawa, Potu, Bada, Bali, Dorotangga, Mangge Asi, Sorisakolo, Dorebara, Oo Woja Bara, Nowa, Wawonduru, Matua, Montabaru, Kandai Dua, Simpasai, Saneo, Bakajaya Pekat Pekat, Kadindi, Kadindi Barat
Gladys Fouriza Ibanez, Kombinasi Principal Component Analysis dengan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Data Stunting
a. Zona Tipe 1
Cluster ini bercirikan sebagai kawasan yang memiliki jumlah ibu hamil penerima  Tablet Tambah Darah (TTD), jumlah bayi yang menerima Inisiasi Menyusui Dini (IMD), jumlah bayi menerima Imunisasi Dasar Lengkap (IDL), dan jumlah keluarga dengan akses terhadap fasilitas sanitasi yang layak masih kurang, sementara jumlah bayi usia dibawah 6 bulan  yang  menerima  ASI  eksklusif  dapat  dikatakan  baik.  Dengan  demikian  dapat  diinterpretasikan  bahwa Cluster 1 merupakan kawasan yang dijadikan sebagai Zona Tipe 1.
b. Zona Tipe 2
Cluster ini bercirikan sebagai kawasan yang memiliki jumlah ibu hamil penerima  Tablet Tambah Darah (TTD), jumlah bayi yang menerima Inisiasi Menyusui Dini (IMD), jumlah bayi menerima Imunisasi Dasar Lengkap (IDL), dan jumlah keluarga dengan akses terhadap fasilitas sanitasi yang layak  dapat dikatakan baik, sementara jumlah bayi usia dibawah 6 bulan yang menerima ASI eksklusif masih kurang. Dengan demikian dapat diinterpretasikan bahwa Cluster 2 merupakan kawasan yang dijadikan sebagai Zona Tipe 2

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan dapat disimpulkan bahwa metode analisis K-Means dengan jumlah Cluster optimal yang dihasilkan menggunakan metode Elbow adalah sebanyak 3 Cluster yaitu terdiri dari Zona Tipe 1 yang terdiri dari 42 Desa, Zona Tipe 2 yang terdiri dari 12 Desa dan Zona Tipe 3 yang terdiri dari 27 Desa, sedangkan hasil Clustering menggunakan metode silhouette menunjukkan 2 Cluster yaitu Zona Tipe 1 yang terdiri dari 54 Desa, dan Zona Tipe 2 yang terdiri dari 22 Desa dengan Score silhouette sebesar 0.53 menunjukan bahwa model Cluster pada data memiliki struktur  yang  cukup  baik  ( medium  structure ).  Penentuan  faktor  dominan  dapat  diperoleh  dari  hasil  PCA  yang  berupa komponen  utama.  Hasil  yang  diperoleh  dari  perhitungan  PCA  adalah  dua  variabel  baru  (faktor  1  dan  faktor  2)  atau komponen utama dengan nilai Eigen value tertinggi. Komponen utama pertama memiliki nilai eigen sebesar 3.68 yang mampu menjelaskan 58.7% variansi yang terdiri dari variabel jumlah ibu hamil penerima Tablet Tambah Darah (TTD), jumlah bayi yang menerima Inisiasi Menyusui Dini (IMD), jumlah bayi menerima Imunisasi Dasar Lengkap (IDL), dan jumlah keluarga dengan Akses Terhadap Fasilitas Sanitasi yang Layak (ATFSL), komponen utama kedua memiliki nilai eigen sebesar 0.89 yang mampu menjelaskan 14.28% variansi berupa variabel jumlah bayi usia dibawah 6 bulan yang menerima ASI eksklusif (ASIE). Oleh karena itu, nilai kumulatif variansi mencapai 72.9%, menunjukkan bahwa terdapat 2 komponen utama yaitu Faktor 1 yang terdiri dari TTD, IMD, IDL dan ATFSL, dan Faktor 2 yang terdiri dari ASIE yang dapat menjadi karakteristik kawasan suatu Zona yang mempengaruhi prevalensi stunting di Kabupaten Dompu.

## REFERENCES
[1] M.  V.  Moksin,  R.  Muslim,  and  S.  N.  Ishak,  “Pencegahan  Stunting  Di  Wilayah  Ternate  Melalui  Perubahan  Perilaku  Wanita Hamil,” Jurnal Ilmiah Serambi Sehat, vol. 15, no. 1, 2022.
[2] D. R. Sari, “Metode Principal Component Analysis (PCA) Sebagai Penanganan Asumsi Multikolinearitas (Studi Kasus: Data Produksi Tapioka) Principal Component Analysis (PCA) Method to Handle Multicollinearity Assumptions (Case Study: Tapioca Production  Data),”  Parameter:  Jurnal  Matematika,  Statistika  dan  Terapannya,  vol.  2,  no.  2,  2023,  doi: 10.30598/parameterv2i02pp115-124.
[3] H.  Shen  and  Z.  Duan,  “Application  research  of  clustering  algorithm  based  on  K-means  in  data  mining,”  2020  International Conference on Computer Information and Big Data Applications (CIBDA), 2020, doi: 10.1109/CIBDA50819.2020.00023.
[4] S.  S.  Dewanti  and  A.  J.  B.  Pramono,  “Dominant  factors  that  determine  college  students  completing  studies  in  mathematics education study programs,” REID (Research and Evaluation in Education), vol. 9, no. 1, 2023, doi: 10.21831/reid.v9i1.51081.
[5] K.  Hilmi  Izzuddin  and  A.  W.  Wijayanto,  “Pemodelan  Clustering  Ward,  K-Means,  DIANA,  dan  PAM  dengan  PCA  untuk Karakterisasi  Kemiskinan  Indonesia  Tahun  2021,”  Komputika:  Jurnal  Sistem  Komputer,  vol.  13,  no.  1,  2024,  doi: 10.34010/komputika.v13i1.10803.
[6] S. Surono, K. W. Goh, C. W. Onn, and F. Marestiani, “Developing an optimized recurrent neural network model for air quality prediction using K-means clustering and PCA dimension reduction,” International Journal of Innovative Research and Scientific Studies, vol. 6, no. 2, 2023, doi: 10.53894/ijirss.v6i2.1427.
[7] I. A. Rosyada and D. T. Utari, “Penerapan Principal Component Analysis untuk Reduksi Variabel pada Algoritma K-Means Clustering,” Jambura Journal of Probability and Statistics, vol. 5, no. 1, 2024. doi: 10.34312/jjps.v5i1.18733.
[8] R. A. Farissa, R. Mayasari, and Y. Umaidah, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Pengelompokkan Data Obat  dengan  Silhouette  Coefficient,”  Journal  of  Applied  Informatics  and  Computing  (JAIC),  Vol.5,  No.2,  2021,  doi: 10.30871/jaic.v5i1.3237.
[9] A. Iskandar, R. Aldy Al Hafizh Harahap, and A. Gilang Ramadhan, “Data Mining Customer Clustering Using K-Means Method,” International Journal of Economic Literature, vol. 2, no. 3, pp. 927–944, 2024.
[10]  D.  A.  Awaliyah,  B.  Prasetiyo,  R.  Muzayanah,  and  A.  D.  Lestari,  “Optimizing  Customer  Segmentation  in  Online  Retail Transactions through the Implementation of the K-Means Clustering Algorithm,” Scientific Journal of Informatics, vol. 11, no. 2, 2024, doi: 10.15294/sji.v11i2.6137.
[11]  S. Suraya, M. Sholeh, and U. Lestari, “Evaluation of Data Clustering Accuracy using K-Means Algorithm,” International Journal of Multidisciplinary Approach Research and Science, vol. 2, no. 01, pp. 385–396, 2023, doi: 10.59653/ijmars.v2i01.504.
[12]  E. Santri and D. Brahma, “Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications Analysis Of Poverty Level Mapping In Riau Province Using The K-Means Method,” Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA), vol. 3, no. 2, 2024, doi: 10.59934/jaiea.v3i2.414.
[13]  R.  Yuniar  Putri  Sayda  et  al.,  “Pengetahuan  Ibu  Hamil  tentang  Konsumsi  Tablet  Tambah  Darah  sebagai  Upaya  Pencegahan
Gladys Fouriza Ibanez, Kombinasi Principal Component Analysis dengan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Data Stunting
Stunting di Surabaya Timur,” Jurnal Farmasi Komunitas vol. 11, no. 1, 2024, [Online]. Available: https://orcid.org/0000-0002- 6023-9326.
[14]  S. S. Lintang and F. Azkiya, “Hubungan Inisiasi Menyusu Dini (Imd) Dengan Kejadian Stunting Pada Bayi Usia 0-24 Bulan Di Puskesmas Kramatwatu Tahun 2021,” Journal of Midwifery, vol. 10, no. 2, pp. 155–160, 2022, doi: 10.37676/jm.v10i2.3274.
[15]  D. P. Windasari, I. Syam, and L. S. Kamal, “Faktor hubungan dengan kejadian stunting di Puskesmas Tamalate Kota Makassar,” AcTion: Aceh Nutrition Journal, vol. 5, no. 1, p. 27, 2020, doi: 10.30867/action.v5i1.193.
[16]  A. Yuniarti and A. Setiarini, “Konsumsi Vitamin A untuk Mencegah Kejadian Stunting : Systematic Review,” Media Publikasi Promosi Kesehatan Indonesia (MPPKI), vol. 7, no. 3, pp. 588–595, 2024, doi: 10.56338/mppki.v7i3.4784.
[17]  E.  Noorhasanah,  N.  Isna  Tauhidah,  M.  Chalida  Putri,  P.  S.  Studi,  and  K.  Ners  Fakultas  Keperawatan  dan  Ilmu  Kesehatan Universitas Muhammadiyah Banjarmasin, “Faktor-Faktor Yang Berhubungan Dengan Kejadian Stunting Pada Balita di Wilayah Kerja  Puskesmas  Tatah  Makmur  Kabupaten  Banjar  (Factors  Related  to Stunting Evens  In  Children  In The  Working  Area  of Puskesmas Tatah Makmur)” Journal of Midwifery and Reproduction, vol. 4, no. 1, 2020, doi: 10.35747/jmr.v4i1.559.
[18]  M. Adzura, F. Fathmawati, Y. Yulia, J. K. Lingkungan, P. Kesehatan, and K. Pontianak, “Hubungan Sanitasi, Air Bersih Dan Mencuci Tangan Dengan Kejadian Stunting Pada Balita Di Indonesia Relationship of Sanitation, Clean Water, and Handwashing with Stunting in Children in Indonesia.” Jurnal  Sulolipu : Media Komunikasi Sivitas Akademika dan Masyarakat., vol. 21 no.1 2021, doi: 10.32382/sulolipu.v21i1.2098.
[19]  N. A. Maori, “Metode Elbow Dalam Optimasi Jumlah Cluster Pada K-Means Clustering,” Simetris : Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, vol. 14, no. 1, 2023, doi: 10.24176/simet.v14i2.9630.
[20]  N. Nugroho and F. D. Adhinata, “Penggunaan Metode K-Means dan K-Means++ Sebagai Clustering Data Covid-19 di Pulau Jawa,”  TEKNIKA:  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi,  vol.  11,  no.  3,  pp.  170–179,  2022,  doi: 10.34148/teknika.v11i3.502.