Penerapan Algoritma K-Means Dalam Proses Klasterisasi Balita Stunting Di Kecamatan Geyer - Arindhya Ratna Hayuningtyas; Dhika Malita Puspita Arum; Eko Supriyadi (Go Infotech: Jurnal Ilmiah STMIK AUB, 2025)
Stunting merupakan permasalahan gizi kronis akibat      kekurangan nutrisi jangka panjang dan infeksi berulang, yang menghambat pertumbuhan anak. Di Indonesia, angka prevalensi stunting masih berada pada tingkat yang cukup tinggi dan belum memenuhi target nasional, yaitu 14% pada tahun 2024. Jawa Tengah mencatat angka 20,7% pada tahun 2023. Kabupaten Grobogan melaporkan 9,15% balita telah terindikasi stunting. Penanganan stunting membutuhkan pendekatan berbasis data, salah satunya melalui algoritma K-Means Clustering yang mampu mengelompokkan data secara efektif. Penelitian dengan metode tersebut untuk mengelompokkan balita stunting di Kecamatan Geyer. Tiga proses dilakukan secara berurutan: klasterisasi berdasarkan usia, klasterisasi berdasarkan kombinasi usia, berat badan, dan tinggi badan, serta analisis distribusi wilayah berdasarkan hasil klaster. Hasil klaster menunjukkan bahwa balita dapat dikelompokkan ke dalam beberapa klaster dengan kemiripan karakteristik pertumbuhan. Evaluasi menggunakan Silhouette Coefficient menghasilkan nilai yang cukup optimal di setiap prosesnya. Dengan nilai evaluasi yang dihasilkan menggunakan Sillhouette Coefficient, Algoritma K-Means mampu memberikan gambaran awal mengenai karakteristik balita stunting dan dapat dimanfaatkan untuk mendukung perencanaan intervensi gizi secara lebih terstruktur.