ANALISIS DATA BALITA DENGAN PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING DI DESA WANASABA LOR

Nurul Azizah, Nana Suarna, Willy Prihartono

Abstract


Balita adalah anak yang sudah mencapai umur 1 hingga umur di bawah 5 tahun. Perkembangan anak balita paling utama saat upaya meraih pembangunan berketerusan serta menaikkan mutu hidup  masyarakat. Sejak usia balita, anak mengalami pertumbuhan pesat dalam kemampuan berbahasa, kreativitas, kesadaran sosial, emosional, dan intelektual. Periode ini menjadi dasar penting untuk kemajuan berikutnya. Namun masalah kesehatan dan perkembangan balita masih menjadi perhatian serius. Sehingga, diperlukan analisis data yang cermat supaya mengidentifikasi tren, pola, dan kelompok balita yang mungkin menginginkan perhatian khusus. Tujuan atas penelitian ini untuk menemukan cluster dari data balita menjadi suatu upaya supaya mengelompokan 296 balita pada Desa Wanasaba Lor. Acuan parameter yang digunakan dalam melakukan klasterisasi dan perhitungan di antaranya seperti gender, umur, tinggi badan serta berat badan balita. Pada penelitian ini memakai metode Knowledge Discovery In Database (KDD). Hasil atas penelitian tersebut termasuk membuat perbandingan nilai DBI melalui algoritma k-means oleh K=2 hingga K=10 dengan measure type yang digunakan. Bsa diperhatikan jika cluster yang mendekati 0 seperti K=2 dengan nilai DBI 0,566 pada measure type Mixed Measures, Numerical Measures, dan Bregman Divergences. Adapun manfaat dalam penelitian tersebut termasuk dapat membagikan wawasan semakin dalam menyangkut situasi kesehatan serta perkembangan balita pada Desa Wanasaba Lor.


Full Text:

PDF

References


Adiputra, I. N. M. 2021. “Clustering Penyakit Dbd Pada Rumah Sakit Dharma Kerti Menggunakan Algoritma K-Means.” INSERT: Information System and Emerging

Adiya, M. Hasmil, and Yenny Desnelita. 2019. “Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan Pada RSUD Pekanbaru.” 01:17–24.

Afiasari, Nur, Nana Suarna, and Nining Rahaningsi. 2023. “Implementasi Data Mining Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Clustering Dengan Metode K-Means.” Jurnal SAINTEKOM 13(1):100–110. doi: 10.33020/saintekom.v13i1.402.

Anam, Khaerul, Dadang Sudrajat, and Dian Ade Kurnia. 2022. “Analisis Segmentasi Pelanggan Menggunakan Metode K-Means Clustering.” 21:273–78.

Andini, N., Taufiq, R., Priyanggodo, D. Y., & Sugiyani, Y. (2023). Penggunaan Metode Prototype pada Pengembangan Sistem Informasi Imunisasi Posyandu. JIKA (Jurnal Informatika), 7(4), 431–439. https://doi.org/10.31000/jika.v7i4.9329

Chania, Henita, Dhona Andhini, and Jaji. 2020. “Pengaruh Teknik Perkusi Dan Vibrasi Terhadap Pengeluaran Sputum Pada Balita Dengan ISPA Di Puskesmas Indralaya.” Seminar Nasional Keperawatan “Pemenuhan Kebutuhan Dasar Dalam Perawatan Paliatif Pada Era Normal Baru” Tahun 2020 25–30.

Chusyairi, Ahmad, and Pelsri Ramadar Noor Saputra. 2019. “Pengelompokan Data Puskesmas Banyuwangi Dalam Pemberian Imunisasi Menggunakan Metode K-Means Clustering.” Telematika 12(2):139–48. doi: 10.35671/telematika.v12i2.848.

Irawan, Yuda. 2019. “Implementation of Data Mining for Determining Majors Using K-Means Algorithm in Students of Sma Negeri 1 Pangkalan Kerinci.” Journal of Applied Engineering and Technological Science 1(1):17–29. doi: 10.37385/jaets.v1i1.18.

Liesnaningsih, L. (2022). Rancang Bangun Sistem Informasi Tumbuh Kembang Bayi dan Balita di Posyandu Delima Kelurahan Curug Kulon. JIKA (Jurnal Informatika), 6(1), 93. https://doi.org/10.31000/jika.v6i1.5979

Kurnia, Dian Ade, and Ade Rizki Rinaldi. 2022. “Clustering Data Penjualan Produk Makanan Pada Toko Toserba Yogya Siliwangi Dengan Menggunakan Metode K-Means.” 7(1):77–84.

Muhima, Rani Rotul, Muchamad Kurniawan, Septiyawan Rosetya Wardhana, Anton Yudhana, Sunardi, and Mitra Adhimukti. 2023. “An Improved Clustering Based on K-Means for Hotspots Data.” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 31(2):1109–17. doi: 10.11591/ijeecs.v31.i2.pp1109-1117.

Muttaqin, Muhammad Rafi, and Meriska Defriani. 2020. “Algoritma K-Means Untuk Pengelompokan Topik Skripsi Mahasiswa.” ILKOM Jurnal Ilmiah 12(2):121–29. doi: 10.33096/ilkom.v12i2.542.121-129.

Prakoso, Bakhtiyar Hadi, Ervina Rachmawati, Demiawan Rachmatta Putro Mudiono, Veronika Vestine, and Gandu Eko Julianto Suyoso. 2023. “Klasterisasi Puskesmas Dengan K-Means Berdasarkan Data Kualitas Kesehatan Keluarga Dan Gizi Masyarakat.” Jurnal Buana Informatika 14(01):60–68. doi: 10.24002/jbi.v14i01.7105.

Rahmat, C. A., H. Permatasari, and ... 2023. “Penerapan K-Means Untuk Clustering Kondisi Gizi Balita Pada Posyandu.” Jurnal Media ….

Saputro, D. T., and W. P. Sucihermayanti. 2021. “Penerapan Klasterisasi Menggunakan K-Means Untuk Menentukan Tingkat Kesehatan Bayi Dan Balita Di Kabupaten Bengkulu Utara.” Jurnal Buana Informatika.

Tinendung, Intan Saleha, and Ilka Zufria. 2023. “Pengelompokan Status Stunting Pada Anak Menggunakan Metode K-Means Clustering.” 7:2014–23. doi: 10.30865/mib.v7i4.6908.




DOI: http://dx.doi.org/10.31000/jika.v8i1.10384

Article Metrics

Abstract - 113 PDF - 101

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

 

CURRENT INDEXING