Implementasi Algoritma K-Means Pada Klasterisasi Tingkat Kasus Stunting Di Kabupaten Batang
Sari
Stunting menjadi salah satu masalah penting yang perlu diatasi karena tingkat kasus stunting yang masih terbilang cukup tinggi, pada penelitian ini khususnya di Provinsi Jawa Tengah. Penulis melakukan pengelompokkan menggunakan metode algoritma K-Means Clustering untuk menganalisis tingkat keparahan kasus stunting setiap desa atau kelurahan di Kabupaten Batang. Data yang digunakan adalah data jumlah balita stunting periode desember 2023 di Kabupaten Batang, yang bersumber dari laman resmi Satu Data Indonesia. Variabel data yang digunakan adalah data kasus stunting dan jumlah balita. Analisis klasterisasi yang penulis lakukan menggunakan bahasa pemrograman Python. Proses dalam penelitian ini dimulai dari ekstraksi data, menghilangkan data outlier, mencari nilai k terbaik dengan metode Elbow dan Silhouette Coefficient, melakukan proses pengklasteran menggunakan K-Means, dan melakukan visualisasi dari hasil klasterisasi data. Berdasarkan hasil analisis klasterisasi, pengelompokkan yang optimal berada pada nilai k = 2, ditunjukkan dengan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,60830 yang berarti struktur yang dihasilkan baik, dengan kluster 0 berjumlah 170 desa atau kelurahan yang tergolong tingkat kasus stunting sedang dan kluster 1 berjumlah 68 desa atau kelurahan yang tergolong tingkat kasus stunting tinggi.
Kata Kunci: Elbow Method, Klasterisasi, K-Means, Silhouette Coefficient, Stunting
Teks Lengkap:
PDFReferensi
Aditianti, A., Raswanti, I., Sudikno, S., Izwardy, D., & Irianto, S. E. (2021). Prevalensi Dan Faktor Risiko Stunting Pada Balita 24-59 Bulan Di Indonesia: Analisis Data Riset Kesehatan Dasar 2018 [Prevalence and Stunting Risk Factors in Children 24-59 Months in Indonesia: Analysis of Basic Health Research Data 2018]. Penelitian Gizi Dan Makanan (The Journal of Nutrition and Food Research), 43(2), 51–64. https://doi.org/10.22435/pgm.v43i2.3862
Apriyani, P., Dikananda, A. R., & Ali, I. (2023). Penerapan Algoritma K-Means dalam Klasterisasi Kasus Stunting Balita Desa Tegalwangi. Hello World Jurnal Ilmu Komputer, 2(1), 20–33. https://doi.org/10.56211/helloworld.v2i1.230
Ayelign, A., & Zerfu, T. (2021). Household, dietary and healthcare factors predicting childhood stunting in Ethiopia. Heliyon, 7(4), e06733. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e06733
Cytry, D. M., Defit, S., & Nurcahyo, G. W. (2023). Penerapan Metode K-Means dalam Klasterisasi Status Desa terhadap Keluarga Beresiko Stunting. Jurnal KomtekInfo, 10(3), 122–127. https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v10i3.423
Ekasetya, V. A., & Jananto, A. (2020). Klusterisasi Optimal Dengan Elbow Method Untuk Pengelompokan Data Kecelakaan Lalu Lintas Di Kota Semarang. Jurnal Dinamika Informatika, 12(1), 20–28. https://doi.org/10.35315/informatika.v12i1.8159
Handayani, M., & Sibuea, M. F. L. (2023). Performance Analysis of Clustering Models Based on Machine Learning in Stunting Data Mapping. JURTEKSI (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi), 9(4), 715–720. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v9i4.2770
Hidayati, R., Zubair, A., Hidayat Pratama, A., & Indana, L. (2021). Analisis Silhouette Coefficient pada 6 Perhitungan Jarak K-Means Clustering Silhouette Coefficient Analysis in 6 Measuring Distances of K-Means Clustering. Techno.COM, 20(2), 186–197.
Indra, I., Nur, N., Iqram, M., & Inayah, N. (2023). Perbandingan K-Means dan Hierarchical Clustering dalam Pengelompokan Daerah Beresiko Stunting. INOVTEK Polbeng - Seri Informatika, 8(2), 356–367. https://doi.org/10.35314/isi.v8i2.3612
Munira, S. L. (2023). Hasil Survei Status Gizi Indonesia (SSGI) 2022. Kementerian Kesehatan Republik Indonesia.
Ranjawali, R., Talakua, A. C., & Abineno, R. T. (2023). Clustering Stunting Pada Balita Dengan Metode K- Means Di Puskesmas Kanatang. SATI: Sustainable Agricultural Technology Innovation, 80–92.
Rochman, E. M. S., Miswanto, & Suprajitno, H. (2022). Comparison of Clustering in Tuberculosis Using Fuzzy C-Means and K-Means Methods. Communications in Mathematical Biology and Neuroscience, 2022, 1–20. https://doi.org/10.28919/cmbn/7335
Susanti, D. W., Tanur, E., & Sitanggang, Y. R. U. (2023). Clustering Area untuk Menurunkan Angka Stunting di Provinsi Jawa Tengah Clustering Area to Reduce Stunting Rates in Central Java. Jurnal Litbang Provinsi Jawa Tengah, 21(2), 217–226. https://doi.org/10.36762/jurnaljateng.v21i2.1125
DOI: https://doi.org/10.31294/infortech.v6i2.23435
DOI (PDF): https://doi.org/10.31294/infortech.v6i2.23435.g6666
Refbacks
- Saat ini tidak ada refbacks.
