PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA BERDASARKAN FAKTOR PENYEBAB STUNTING PADA BALITA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS - Alia Fadilah; Mohammad Nurfaizy Pangestu; Supriyanto Lumbanbatu; Sofi Defiyanti (JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER, 2022)
Stunting merupakan masalah pada pertumbuhan balita yang ditandai dengan tinggi badan balita yang terlalu pendek dibanding balita seusianya. Stunting menjadi salah satu permasalahan gizi yang paling diperhatikan dunia dan permasalahan gizi yang utama di Indonesia. Indonesia termasuk dalam urutan ke-34 dari 50 negara dengan kasus balita stunting tertinggi di dunia, dan termasuk dalam urutan ke-6 di Asia Tenggara. Hasil integrasi Susenas Maret 2019 dengan Studi Status Gizi Balita Indonesia (SSGBI) tahun 2019 menunjukkan bahwa kasus balita stunting di Indonesia adalah sebesar 27.7%, angka tersebut masih belum mencapai standar yang ditetapkan WHO yaitu sebesar 20%. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode untuk mengelompokkan Kabupaten/Kota di Indonesia berdasarkan faktor penyebab stunting pada balita, yaitu menggunakan metode clustering dengan algoritma K-Means. Tujuannya adalah untuk membantu pemerintah dalam mengambil kebijakan yang sesuai terkait penurunan prevalensi stunting pada balita berdasarkan karakteristik dan permasalahan masing-masing cluster. Hasil penelitian menunjukan bahwa dengan bantuan metode elbow menghasilkan 2 cluster sebagai cluster terbaik dengan nilai selisih Sum of Square Error (SSE) sebesar 1401.5156, dimana cluster 1 merupakan cluster dengan faktor penyebab stunting tinggi yang terdiri dari 324 kabupaten/kota, dan cluster 2 merupakan cluster dengan faktor penyebab stunting rendah yang terdiri dari 49 kabupaten/kota.