Vol. 4, No. 1, Juni 2024, hlm. 87-91

## OPTIMALISASI ALGORITHMA K-MEANS MENGGUNAKAN METODE PSO PADA PENYAKIT STUNTING

## Ulumuddin
Universitas Bina Sarana Informatika Email: 1 ulumuddin.udn@bsi.ac.id

## Abstrak
Stunting merupakan  ganguan pertumbuhan  linier  pada  bayi baru  lahir  yang di  sebabkan  oleh  beberapa factor yaitu antara lain factor BBLR berat badan lahir rendah, pendidikan ibu, pendapatan rumah tangga, dan  lain  sebagainya.  Sehingga  diperlukannya  pengklasteran  pada  kasus  ini  agar  mengetahui  stunting dengan  cluster  ringan,  berat  ataupun  sedang.  Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  algorithma  k- means dalam melakukan pengklasteran. Sehingga mendapatkan hasil cluster berat sebanyak 41, cluster sedang  sebanyak  109  sedangkan  cluster  ringan  sebanyak  50.  Agar  mengetahui  tingkat  akurasi  pada algorithma  k-means  yang  dioptimasikan  dengan  PSO,  dari  hasil  uji  coba  yang  peneliti  lakukan  untuk optimasi k-means PSO, PSO terbukti bisa meningkatkan nilai akurasi terhadap k-means standar dengan nilai akurasi 78,88%
Kata kunci : algorithma k-means, pso, stunting
Abstract
Keywords : algorithm k-means, pso, stunting

## 1. PENDAHULUAN
.Stunting  adalah  ganguan  pertumbuhna  linier  yang  di  sebabkan  kurang  gizi  pada  balita  sehingga berefek pada ganguan pertumbuhan pada anak balita terutama pada pertumbuhan tinngi badan. Stunting juga menjadi penyebab utama anak – anak balita pada meninngal pada seluruh duina hingga 2,2 juta jiwa. Dalam kasus ini peneliti melakukan  penelitian  dengan  mengklaster  pada  pasien  yang  terkana stunting, Dalam kasus ini peneliti menggunkan algorithma k-means untuk dilakukannya klasterisasi pada jenis kelamin pasien stunting.
Menurut  Han  dan  Kamber  secara  umum  metode  klastering  dapat  diklasifikasikan  menjadi  empat kategori  dasar  yaitu  metode  partisi,  metode  hirarki,  metode  berbasis  jarak,  dan  metode  berbasis  grid. Metode klastering yang paling populer adalah metode hirarki dan metode partisi metode klastering adalah proses pengelompokan sekumpulan objek data ke dalam beberapa kelompok atau klaster sehingga data dalam sebuah klaster memiliki kemiripan yang maksimum, dan data antar klaster memiliki tingkat kemiripan yang minimum Aplikasi pengklasteran dipakai di berbagai bidang, seperti data mining, pengenalan pola, klasifikasi citra, ilmu-ilmu yang terkait dengan biologi, pemasaran, perencanaan kota, document retrival, dan lain-lain.
K-means merupakan sebuah metode penganalisaan data atau salah satu metode data mining yang merupakan proses permodelan tampa supervisi (unsupervised) serta merupakan salah satu metode yang melakukan  permodelan  data  dengan  mengelompokan  data  naik  skala  kecil  atau  besar  dengan  sistem partisi.
Stunting is a linear growth disorder in newborn babies which is caused by several factors, including LBW factors, low birth weight, mother's education, household income, and so on. So clustering is needed in this case to identify stunting with mild, severe or moderate clusters. In this study, researchers used the k-means algorithm  to  carry  out  clustering.  So  the  results  obtained  were  41 heavy  clusters,  109 medium  clusters, while 50 light clusters. In order to find out the level of accuracy in the k-means algorithm optimized with PSO, from the results of trials conducted by researchers to optimize PSO k-means, PSO was proven to be able to increase the accuracy value of standard k-means with an accuracy value of 78.88%
Vol. 4, No. 1, Juni 2024, hlm. 87-91

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  peneliti menggunakan metode algorithma  k-means  untuk  mengelompokkan pasien  stunting.  Kemudian  menggunakan  metode  K-Means  yang  doptimasikan  dengan  PSO  agar mendapatkan hasil akurasi maksimal  pada penentuan jarak pada k-means.

## 2.1. Algorithma K-Means
Metode – metode algoritma clustering yang biasa digunakan ada 4 macam, yaitu metode hirarki, metode partisi,  metode density dan metode grid.  Sedangkan untuk algoritma K-means itu sendiri menggunakan metode partisi yang berbasis centroid. Adapun untuk penentuan nilai pada algoritma k-means itu sendiri berdasarkan nilai K partisi, penentuan titik centroid dan penentuan jarak.
K-Means merupakan salah satu algoritma clustering yang berbasis centroid dengan penentuan nilai baik pada penentuan jumlah K partisi, penetuan titik centroid ataupun penentuan nilai jarak. Algoritma ini juga menerima masukan berupa data tampa label, hal ini berbeda dengan supervised learning yang menerima masukan berupa vektor ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) , …, ( x i , y i ), di mana x i merupakan data dari suatu data pelatihan dan y i merupakan label kelas untuk x i Langkah –  langkah untuk menentukan nilai cluster pada algoritma clustering adalah sebagai berikut, 1. Tentukan nilai K pada jumlah cluster yang akan dibentuk, 2. Tentukan nilai titik pusat cluster dengan cara diradom/acak,  3.  Hitung  jarak  dari  masing –  masing  centroid  dari  nilai  cluster,  untuk  menghitung  jarak antara objek dengan centroid bisa menggunakan Euclidian Distance, 4. Alokasikan masing – masing objek pada  nilai  centroid  yang  paling  deket,  5.  Lakukan  iterasi  kemudian  tentukan  posisi  titik  centroid  baru dengan  persamaan,  6.  Ulangi  langkah  3  bilamana  posisi  centroid  baru  tidak  sama  (Hartigan  and  Wong 1979), dibawah ini gambar alur kerja K-means

## Gambar 1. Metode Penelitian
Pada  gambar  diatas  menjelaskan  langkah –  langkah  implementasi  algorithma  k-means.  Berikut penjelasannya.
A.  Tentukan  banyaknya  klaster,  pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  3  klaster  (k=3).  Banyaknya klaster harus lebih kecil dari pada banyaknya data. Adapun label yang dijadikan sebagai cluster yaitu seperti yang ada pada tabel dibawah ini,
Tabel 1. Klasterisasi Cluster 1  BBLR Cluster 2  PENDIDIKAN IBU Cluster 3   PENDAPATAN RUMAH TANGGA
B.  Tentukan centroid pada setiap cluster. Untuk menentukan centroid pada klaster. Banyak metode yang bisa  digunakan  salah  satunya  adalah  dengan  cara  radom  /  acak  yang  diambil  dari  dataset  yang
Mulai Jumlah klaster YA Adakah obyek yang berubah? Kelompokan jarak obyek dengan nilai minimum Hitung jarak obyek ke centroid Menentukan centroid
Vol. 4, No. 1, Juni 2024, hlm. 87-91
digunakan. Pada tabel dibawah ini merupakan contohnya yang digunakan sebagai titik centroid yang diambil dari 200 dataset.

## Tabel 2. Titik Centroid dari 200 dataset
BBLR  PENDIDIKAN IBU  PENDAPATAM RUMAH TANGGA 66 32 117 80 35 117 66 39 119
C.  Menghitung jarak data dengan centroid, untuk menghitung jarak banyak rumus bisa yang digunakan, ada  euclidean,  manhatan  /  city  block  dan  minkowski.  Namun  disini  peneliti  menggunakan  eulidean untuk menghitung jarak entroid. Berikut rumus dan penjelasannya,
Keterangan :
d = jarak
j = banyaknya data
c = centroid
x = data
c = centroid
jarak data dengan cluster 1, 2 dan 3 pada implementasi penelitian ini sebagai berikut,
cluster 1
𝑑 ( 𝑥 1 , 𝐶 1 ) = √ (66 − 80) 2 + (32 − 35) 2 + (117 − 117) 2 + (102 − 100) 2 = 0.0 𝑑 ( 𝑥 1 , 𝐶 1 ) = √ ( 66 − 75) 2 + ( 32 − 37) 2 + (117 − 117) 2 + (102 − 104) 2 = 2,6 𝑑 ( 𝑥 1 , 𝐶 1 ) = √ (66 − 70) 2 + (32 − 33) 2 + (117 − 117) 2 + ( 102 − 100) 2 = 5,2 Cluster 2
𝑑 ( 𝑥 1 , 𝐶 1 ) = √ (80 − 65) 2 + (35 − 30) 2 + (117 − 118) 2 + (100 − 103) 2 = 8,6 𝑑 ( 𝑥 1 , 𝐶 1 ) = √ (80 − 66) 2 + (35 − 36) 2 + (117 − 117) 2 + (100 − 100) 2 = 6,7 𝑑 ( 𝑥 1 , 𝐶 1 ) = √ (80 − 78) 2 + (35 − 35) 2 + (117 − 117) 2 + (100 − 107) 2 = 8,6 Cluster 3
𝑑 ( 𝑥 1 , 𝐶 1 ) = √ (66 − 75) 2 + (39 − 35) 2 + (118 − 117) 2 + (101 − 107) 2 = 3,3
𝑑 ( 𝑥 1 , 𝐶 1 ) = √ (66 − 69) 2 + (39 − 32) 2 + (118 − 117) 2 + (101 − 100) 2 = 8,3
𝑑 ( 𝑥 1 , 𝐶 1 ) = √ (66 − 82) 2 + (39 − 25) 2 + (118 − 117) 2 + (101 − 104) 2 = 6,
D.  Kelompokkan  data  sesuai  dengan  clusternya,  yaitu  data  yang  memiliki  jarak  terdekat,  seperti  pada tabel berikut,
Vol. 4, No. 1, Juni 2024, hlm. 87-91
Tabel 3. Jarak terdekat antar cluster centroid 1 centroid 2 centroid 3 cluster 1 cluster 2  cluster 3 32  117  102  80  35  117  100  66  39  118  101 0.00 14.46 7.14 YES 15.00 8.60 17.72 YES 2.65 16.12 9.27 YES 10.49 6.71 9.75 YES
E. Jika nilai centroid pada klaster masih ada yang berubah maka ulangi langkah 3 dan 4 sampai tidak ada perubahan.

## 2.2. Particle Swarm Optimization (PSO)
Particle Swarm Optimization (PSO) merupakan algoritma yang berbasis populasi yang terinspirasi dari fenomena alam perilaku burung dan ikan. Ini merupakan metode meta-heuristik yang berbasis populasi yang  mengoptimalkan  masalah  dengan  menganalisis  perilaku  kawanan  burung  atau  ikan  secara  acak dalam ruang pencarian dimana setiap burung disebut sebagai "particle" dan population of particles yang disebut "swarm"
Dalam algoritma PSO kawanan disumsikan mempunyai ukuran tertentu pada setiap partikel posisi awalnya  terletak  pada  lokasi  yang  acak,  setiap  partical  mempunyai  dua  karakteristik,  yaitu  posisi  dan kecepatan,  setiap  partikel  bergerak  pada  space  tertentu  dan  mengingat  posisi  yang  telah  dilalui  atau ditemukan sumber makanan atau fungsi nilai objektif.(Santosa, Implementasi, and Ilmu 2011)

## 2.3. K-means PSO

## Gambar 2. Alur Kerja Algoritma K-Means
Pada gambar 2 menjelaskan alur kerja dari algoritma k-means yang dioptimasikan dengan PSO, berikut penjelasannya.
Mulai Perulangan maksmimu m Berhenti YA Menghitung velocity (V) dan position (P) Pbest Gbest Mencari nilai Fitnesh (P) Random position dan particle (P) Menentukan titik Centroid Menentukan K Klaster
Vol. 4, No. 1, Juni 2024, hlm. 87-91
1.  Pada penelitian ini peneliti menggunakan 3 klaster
2.  Menentukan titik centroid pada klaster, yaitu dengan cara radom
3.  menentukan nilai position atau particle dengan cara radom atau acak
4.  Setelah  melakukan  langakah  1,  2  dan  3  selanjutnya  adalah  mencari  nilai  fitnes  dimana  nilai  fitnes didapat  dari  nilai  SSE.  Nilai  SSE  merupakan  fitness  functions  yang  akan  dicari  nilainya  dengan mengoptimumkan  atau  meminimumkannya  dengan  mengkuadratkan  nilai  minimum  value  atau menggunakan persamaan
5.  Kemudian  langkahnya  selanjutnya  mencari  Pbest  dan  Gbest.  Pbest  merupaakn  nilai  rata  rata  dari cluster yang dapat dihitung dengan nilai persamaan (2.2). Gbest adalah nilai keseluruhan Pbest pada semua partikel yang digunakan
6.  Setelah ditentukannya nilai Gbest langkah selanjutnya adalah menghitung kecepataan (velocity) dan posisi (position) dengan menggunakan persamaan 2.6 dan persamaan 2.7. dimisalkan pada penelitian ini peneliti menggunakan VO dan XO = 0

## 3. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  ekperimen  yang  peneliti  lakukan.  Baik  pengelompokkan  pada  pasien  stunting dengan menggunkan algorithma klasterisasi k-menas atau nilai akurasi algorithma k-means dioptimasikan dengan pso. Hasil penelitian dengan K-Means dengan menggunakan 3 label menghasilkan label 1 sebagai cluster 1 yang mempunyai nilai 41, dimana label 1 ini merupakan cluster dari stunting berat, label 2 sebagai cluster 2 yang mempunyai nilai 109, dimana label 2 ini merupakan cluster dari stunting dan label 3 sebagai cluster 3 yang mempunyai nilai 50, dimana label 3 ini merupakan cluster dari stunting ringan. Sedangkan hasil penelitian yang dilakukan dengan menggunakan Optimasi K-Means, PSO terbukti bisa meningkatkan nilai akurasi terhadap k-means standar dengan nilai akurasi sebesar 78,88%.

## REFERENSI
Gladys Apriliana, (2018). Analisis faktot – factor resiko terhadap kejadian stunting pada balita 0 – 59 bulan di Negara berkembang dan asia tenggara . universitas Indonesia depok .
Uliyatul laeli 2019. Pemberdayaan masyarakat terhadap stunting. Universitas nahdhlotul ulama Surabaya Awa ramdhani (2020) hubungan pengetahuan ibu dengan stunting.Universitas Muhammadiyah tasikmalaya.
Edwin Daniel osie (2018). “hubungan antara sikap dan pengetahuan ibu terhadap kejadian stunting pada nak baru masuk sekolah dasar di kecamatan nanggolo’
Han, Jiawet, Kamber Micheline, and Jian Pei. 2012. Data Mining Concepts and Techniques.
Hartigan, J. a., and M. a. Wong. 1979. “Algorithm AS 136: A K-Means Clustering Algorithm.” Journal of the Royal Statistical Society C 28(1): 100 –108.
Bery, A J Micheal, and S Gordon Linoff. 2004. Data Mining .
Bsoul,  Qusay,  Juhana  Salim,  and  Lailatul  Qadri  Zakaria.  2013.  “An  Intelligent  Document  Clustering Approach to Detect Crime Patterns.” Procedia Technology 11(Iceei): 1181 –87. http://dx.doi.org/10.1016/j.protcy.2013.12.311.