CLUSTERING DAERAH RAWAN STUNTING DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEDOIDS

SARETA, LILI EKA (2024) CLUSTERING DAERAH RAWAN STUNTING DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEDOIDS. Sarjana (S1) thesis, Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri.

[thumbnail of Cover.pdf] Text
Cover.pdf

Download (130kB)
[thumbnail of AWALAN.pdf] Text
AWALAN.pdf

Download (565kB)
[thumbnail of BAB 1.pdf] Text
BAB 1.pdf

Download (127kB)
[thumbnail of BAB 2.pdf] Text
BAB 2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (308kB) | Request a copy
[thumbnail of BAB 3.pdf] Text
BAB 3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (434kB) | Request a copy
[thumbnail of BAB 4.pdf] Text
BAB 4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (610kB) | Request a copy
[thumbnail of BAB 5.pdf] Text
BAB 5.pdf

Download (115kB)
[thumbnail of Daftar Pustaka.pdf] Text
Daftar Pustaka.pdf

Download (252kB)
[thumbnail of Lampiran.pdf] Text
Lampiran.pdf
Restricted to Registered users only

Download (733kB) | Request a copy

Abstract

Tercatat oleh kementrian kesehatan pada tahun 2021 sampai 2022 penurunan stunting di Indonesia sebesar 2,8%, dan target yang diinginkan penurunan sebesar 2,7% disetiap tahunnya. Dengan demikian upaya untuk menurunkan angka stunting bisa mencapai 14% pada tahun2024 nantinya sesuai target RPJMN. Menurut survei gizi di Indonesia Jawa Timur memiliki pravalensi stunting sebesar 19,2% pada tahun 2022, sedangkan pada tahun sebelumnya 2021 mencapai 23,5% hal ini membuktikan bahwa Jawa Timur mengurangi tingkat prevalensi sebesar 4,3 poin. Dalam penelitian ini dilakukan clustering untuk mengetahui daerah mana saja yang memiliki resiko stunting. Penelitian menggunakan dataset gizi balita di Jawa Timur pada tahun 2022 yang dapat diakses melalui sebuah website resmi opendatajatim. Data berjumlah 38 kabupaten/kota dan memiliki 3 atribut yaitu balita gizi kurang, balita pendek dan balita kurus. Perhitungan clustering menggunakan algoritma K-Medoids dengan uji metode menggunakan Silhouette Coefficient. Data di cluster menjadi 2 yaitu C1 (resiko tinggi) dan C2 (resiko rendah). Hasil dari perhitungan ini yaitu C1 sebanyak 26 daerah dengan kategori daerah tinggi resiko stunting dan C2 sebanyak 12 daerah dengan kategori daerah rendah resiko stunting. Sedangkan hasil pengujian silhouette yaitu 0,367867 yang menunjukkan bahwa nilai pengujian Silhouette Coefficient kurang baik.

Item Type: Thesis (Sarjana (S1))
Uncontrolled Keywords: Gizi, Stunting, Pengelompokkan
Subjects: 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 003 Sistem-sistem > 003.56 Decision Theory/Teori Pengambilan Keputusan
000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User: Lili Eka Sareta
Date Deposited: 31 Jul 2024 01:55
Last Modified: 31 Jul 2024 01:55
Contributors (Pembimbing / Pengarah):
Contribution
Name
NIDN
Thesis advisor
BARATA, MULA AGUNG
NIDN0711049301
Thesis advisor
SA'IDA, ITA ARISTIA
NIDN0708039101
URI: https://repository.unugiri.ac.id:8443/id/eprint/5513

Actions (login required)

View Item
View Item