Pemetaan Daerah Rawan Stunting dengan Algoritma K-Means dan Analisis Demografis di Kabupaten Probolinggo

Abstract

Stunting merupakan permasalahan kesehatan masyarakat yang berdampak jangka panjang terhadap kualitas hidup dan produktivitas generasi masa depan. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan wilayah rawan stunting di Kabupaten Probolinggo dengan menggunakan pendekatan machine learning melalui algoritma K-Means, serta menganalisis hubungan antara prevalensi stunting dengan faktor-faktor demografis seperti tingkat kemiskinan, akses sanitasi layak, dan rata-rata lama sekolah ibu. Data sekunder diperoleh dari Dinas Kesehatan, BPS, dan Dispendukcapil Kabupaten Probolinggo, serta dokumen perencanaan daerah. Hasil klasterisasi membagi kecamatan menjadi tiga kelompok risiko: tinggi, sedang, dan rendah. Klaster risiko tinggi ditandai dengan prevalensi stunting di atas 14%, kemiskinan melebihi 20%, sanitasi buruk, dan pendidikan ibu yang rendah. Analisis korelasi menunjukkan bahwa stunting berkorelasi positif kuat dengan kemiskinan (r = 0,96) dan negatif dengan sanitasi (r = -0,93) serta pendidikan ibu (r = -0,96). Temuan ini menegaskan perlunya intervensi lintas sektor yang terarah dan berbasis data untuk mempercepat penurunan angka stunting, khususnya di wilayah dengan karakteristik demografis yang rentan.