Penerapan Algoritma K-Medoids dalam Pengelompokan Balita Stunting di Indonesia

Authors

  • Halimatusakdiah Pohan STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, Sumatera Utara
  • Muhammad Zarlis STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, Sumatera Utara
  • Eka Irawan STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, Sumatera Utara
  • Harly Okprana STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, Sumatera Utara
  • Yuegilion Pranayama STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, Sumatera Utara

DOI:

https://doi.org/10.53842/juki.v3i2.69

Keywords:

Stunting, Data Mining, K-Medoids

Abstract

Stunting adalah kondisi gagal tumbuh pada balita akibat kekurangan asupan gizi dan infeksi yang berkepanjangan yang mengakibatkan tinggi badan yang lebih pendek dari standar usianya. Indonesia saat ini menjadi urutan ke 4 dalam tingginya kasus prevelensi stunting menurut standar World Health Organization. Adapun tujuan dari penelitian ini untuk mengelompokkan provinsi mana yang mengalami bayi stunting dengan cluster tertinggi maupun cluster terendah yang berguna sebagai masukan bagi pemerintah untuk menangani dengan cepat penurunan stunting di Indonesia. Data yang digunakan dari penelitian ini di dapat dari Badan Pusat Statistika (BPS) dengan nama indikator Prevelensi Stunting tahun 2015-2018. Dalam penelitian ini data di olah dengan menggunakan Algoritma K-Medoids yang merupakan salah satu bagian dari algoritma clustering yang dapat memecahkan dataset ke kelompok-kelompok diantara semua objek data dengan menggunakan objek sebagai perwakilan (medoid) dalam sebuah cluster.

Downloads

Published

2021-12-20

How to Cite

Pohan, H., Zarlis, M. ., Irawan, E. ., Okprana, H. ., & Pranayama, Y. . (2021). Penerapan Algoritma K-Medoids dalam Pengelompokan Balita Stunting di Indonesia. JUKI : Jurnal Komputer Dan Informatika, 3(2), 97–104. https://doi.org/10.53842/juki.v3i2.69