KLASTERISASI DATA BALITA STUNTING DI KECAMATAN WILAYAH KABUPATEN CIAMIS BERDASARKAN PREVALENSI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

Klasterisasi Data Stunting Kabupaten Ciamis

  • Rizky Rahman Sahputra Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon
  • Rudi Kurniawan Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon
Keywords: Algoritma K-Means, Data Mining, Prevalensi Stunting, Klasterisasi Kecamatan, Stunting

Abstract

Stunting adalah gangguan pertumbuhan dan perkembangan yang terjadi pada anak di bawah usia 5 tahun, ditandai dengan tinggi badan yang tidak sesuai dengan usianya. Stunting masih menjadi masalah gizi utama di Indonesia, dengan angka stunting nasional sebesar 24,4% pada tahun 2021. Berdasarkan data Pemerintahan Provinsi Jawa Barat, pada tahun 2022 Kabupaten Ciamis memiliki persentase balita stunting sebesar 2,74%. Faktor penyebab stunting diantaranya asupan gizi yang tidak mencukupi, infeksi, dan faktor sosial ekonomi. Saat ini di Kabupaten Ciamis, diperlukan klasterisasi kecamatan berdasarkan prevalensi stunting. Ini bertujuan untuk menentukan prioritas kecamatan yang perlu mendapatkan perhatian khusus dalam upaya pencegahan dan penanganan stunting.  Metodologi yang digunakan pada penelitian ini yaitu knowledge discovery in database dengan algoritma K-Means. Data yang digunakan adalah data stunting dan prevalensi stunting dari 27 kecamatan di Kabupaten Ciamis, yang bersumber dari Dinas Kesehatan Kabupaten Ciamis. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengklasterkan kecamatan di Kabupaten Ciamis berdasarkan prevalensi stunting, menjadi tiga kelompok. Klasterisasi kecamatan berdasarkan prevalensi stunting dapat membantu Pemerintah Daerah untuk menentukan kecamatan mana yang perlu ditangani secara lebih intensif. Hasil penelitian ini adalah klaster data stunting tingkat rendah dengan <10%, tingkat menengah dengan 10%-20%  dan tingkat tinggi dengan >20%, yang disajikan dalam bentuk Visualisasi Data  sehingga mudah dibaca.

Downloads

Download data is not yet available.
Published
2024-04-26