Perbandingan K-Means dan Hierarchical Clustering dalam Pengelompokan Daerah Beresiko Stunting

Indra Indra, Nahya Nur, Muh. Iqram, Nurul Inayah

Abstract


Saat ini Indonesia merupakan salah satu negara dengan tingkat stunting yang cukup tinggi di dunia, dimana prevalensi stunting masih berada pada kisaran 21,6% sedangkan standar minimal prevalensi stunting yang telah ditetapkan oleh WHO adalah 20%. Stunting merupakan kondisi gagal tumbuh yang terjadi pada masa awal kehidupan, biasanya pada anak usia 0-5 tahun. Untuk mengatasi permasalahan ini, pemerintah dan pihak terkait telah melakukan berbagai upaya dan program intervensi, salah satunya adalah menentukan daerah yang menjadi prioritas penanganan stunting dengan melakukan klasterisasi. Dalam penelitian ini akan melakukan klasterisasi daerah stunting berdasarkan provinsi yang ada di Indonesia dengan mengacu pada beberapa parameter yaitu persentase imunisasi, proporsi stunting, cakupan pemberian ASI eksklusif, cakupan pemberian vitamin dan tablet tambah darah, serta akses terhadap sanitasi dan air minum yang layak. Penelitian ini akan membandingkan antara kluster yang terbentuk menggunakan Hierarchical Clustering dan K Means.Hasil perbandingan antara metode K-Means dan Hierarchical Clusteringmemperlihatkan bahwa K-Means menghasilkan pengelompokan klaster yang lebih baik ditinjau dari nilai Silhouette Coefficient sebesar 0.48 dan Calinski-Harabasz index sebesar 10.49 dengan jumlah klaster yang terbentuk sebanyak 2 klaster.  Pada Algoritma Hierarchical Clustering, nilai Silhouette Coefficient yang dihasilkan adalah 0.47 dan Calinski-Harabasz index sebesar 9.54. Semakin besar nilai Silhouette Coefficientdan Calinski-Harabasz index, maka semakin baik klaster yang terbentuk.

References


A. D. N. Yadika, K. N. Berawi, and S. H. Nasution, “Pengaruh stunting terhadap perkembangan kognitif dan prestasi belajar,†J. Major., vol. 8, no. 2, pp. 273–282, 2019.

F. Wajidi and N. Nur, “Sistem Pakar Diagnosa Stunting Pada Balita Menggunakan Metode Forward Chaining,†J. Inform. Univ. Pamulang, vol. 6, no. 2, pp. 401–407, 2021.

Kemenkes, “Prevalensi Stunting di Indonesia Turun ke 21,6% dari 24,4%,†2023. https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/rilis-media/20230125/3142280/prevalensi-stunting-di-indonesia-turun-ke-216-dari-244/ (accessed Jul. 17, 2023).

A. Fadliana and F. Rozi, “Penerapan Metode Agglomerative Hierarchical Clustering untuk Klasifikasi Kabupaten/Kota di Propinsi Jawa Timur Berdasarkan Kualitas Pelayanan Keluarga Berencana,†CAUCHY J. Mat. Murni dan Apl., vol. 4, no. 1, pp. 35–40, 2015, doi: 10.18860/ca.v4i1.3172.

G. R. Suraya and A. W. Wijayanto, “Comparison of Hierarchical Clustering, K-Means, K-Medoids, and Fuzzy C-Means Methods in Grouping Provinces in Indonesia according to the Special Index for Handling Stunting,†Indones. J. Stat. Its Appl., vol. 6, no. 2, pp. 180–201, Aug. 2022, doi: 10.29244/ijsa.v6i2p180-201.

M. Benri, H. Metisen, and S. Latipa, “Analisis Clustering Menggunakan Metode K-Means Dalam Pengelompokkan Penjualan Produk Pada Swalayan Fadhila,†J. Media Infotama, vol. 11, no. 2, pp. 110–118, 2015, [Online]. Available: https://core.ac.uk/download/pdf/287160954.pdf

R. A. Faujia, E. S. Setianingsih, and H. Pratiwi, “Analisis Klaster K-Means Dan Agglomerative Nesting Pada Indikator Stunting Balita Di Indonesia,†Semin. Nas. Off. Stat., vol. 2022, no. 1, pp. 1249–1258, 2022, doi: 10.34123/semnasoffstat.v2022i1.1511.

N. S. Fatonah and T. K. Pancarani, “Analisa Perbandingan Algoritma Clustering untuk Pemetaan Status Gizi Balita di Puskesmas Pasir Jaya,†KONVERGENSI, vol. 18, no. 1, 2022.

A. M. Sikana and A. W. Wijayanto, “Analisis Perbandingan Pengelompokan Indeks Pembangunan Manusia Indonesia Tahun 2019 dengan Metode Partitioning dan Hierarchical Clustering,†J. Ilmu Komput., vol. 14, no. 2, p. 66, 2021, doi: 10.24843/jik.2021.v14.i02.p01.

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.

B. P. P. Nasional, “Air Minum dan Sanitasi.†https://cegahstunting.id/intervensi/intervensi-sensitif/air-minum-dan-sanitasi/

Kemenkes, Buku Saku Hasil Studi Status Gizi Indonesia (SSGI) Tingkat Nasional, Provinsi, dan Kabupaten/ Kota Tahun 2021. 2021.




DOI: https://doi.org/10.35314/isi.v8i2.3612

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.


This Journal has been listed and indexed in :

Crossref logo Find in a library with WorldCat

Copyright of Jurnal Inovtek Polbeng - Seri Informatika (ISSN: 2527-9866)

Creative Commons License
ISI: Inovtek Polbeng Seri Informatikan is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Editorial Office :
Pusat Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat
 Politeknik Negeri Bengkalis 
Jl. Bathin alam, Sungai Alam Bengkalis-Riau 28711 
E-mail: jurnalinformatika@polbeng.ac.id
www.polbeng.ac.id

Web
Analytics
View My Stats