Analisis Klaster K-Means pada Data Rata-Rata Konsumsi Kalori dan Protein Menurut Provinsi dengan Metode Davies Bouldin Index - Abyan Rasyid Aryadi; Felix Andreas; Betha Nurina Sari (Jurnal Pendidikan dan Konseling (JPDK), 2022)
Kualitas sumber daya manusia erat kaitannya dengan asupan makanan yang dikonsumsi untuk menentukan status gizi seseorang. Semakin banyaknya masyarakat yang mengkonsumsi makanan dengan kandungan kalori dan protein yang tinggi setiap harinya dapat memicu timbulnya beberapa penyakit seperti diabetes, stroke, penyakit jantung dan obesitas. Dalam hal ini, pemerintah perlu memiliki informasi mengenai data klasifikasi konsumsi kalori dan protein rata-rata harian menurut provinsi. Teknik clustering sangat cocok untuk pengelompokan provinsi berdasarkan tingkat konsumsi kalori dan protein. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah K-Means. Penentuan jumlah cluster menggunakan metode elbow, dimana untuk K-Means sebanyak 2 cluster, sehingga pengelompokan provinsi dibagi menjadi 2 yaitu kategori rendah dan tinggi. Untuk kategori rendah sebanyak 7 provinsi, dan kategori tinggi sebanyak 27 provinsi. Evaluasi hasil cluster K-Means dan K-Medoids menggunakan metode Davies Bouldin Index (DBI) menghasilkan nilai K-Means sebesar 0,688.