Implementasi Teknik Clustering Berbasis Validasi Cluster Pada Data Stunting

Abstract

Kecenderungan prevalensi status gizi balita di Jawa Timur mengalami penurunan dari tahun 2010 hingga tahun 2015. Sementara itu, menurut data Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, persentase balita pendek di Jawa Timur pada tahun 2015 adalah sebesar 27,1%. Persentase tersebut menempatkan Provinsi Jawa Timur menjadi wilayah dengan persentase balita pendek tertinggi di Pulau Jawa. Data mining adalah penambangan yang mencirikan proses dalam menemukan informasi berharga dalam sekumpulan data yang sangat besar. Clustering merupakan salah satu cara untuk menganalisis data melalui pengelompokan objek data yang mirip satu sama lain dalam cluster yang sama dan berbeda dengan objek di cluster lain, sehingga setiap objek yang menjadi anggota cluster yang sama akan memiliki karakteristik yang lebih mirip satu sama lain dibandingkan dengan objek dari cluster berbeda. Salah satu metode clustering yang banyak digunakan adalah K-Means, yaitu metode clustering yang termasuk ke dalam jenis non-hierarchical. Penelitian ini melakukan pengelompokan kabupaten di provinsi Jawa Timur berdasarkan faktor – faktor yang mempengaruhi stunting melalui teknik data mining yaitu clustering yang secara khusus menerapkan algoritma K-Means dengan validasi cluster. Hasil dari penelitian ini adalah, bahwa dengan dataset yang ada, dan dengan menerapkan validasi cluster, maka diperoleh jumlah cluster optimal adalah sejumlah 10 cluster. Terdapat beberapa cluster yang hanya mempunyai 1 anggota, yaitu pada cluster 2, 4, dan 9, sedangkan anggota cluster terbanyak adalah pada cluster kelompok 7 yang mempunyai 11 anggota.