AMJAHAS Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas MIPA Statistika 2025

Skripsi

Stunting merupakan kondisi gangguan pertumbuhan pada bayi ataupun pada anak balita ditandai dengan tinggi badan yang rendah dari standar usianya, lambatnya dalam pemahaman, dan lain-lain. Penelitian dilakukan menggunakan dataset pelayanan pencegahan stunting di Aceh pada tahun 2023 yang bersumber dari website satu data Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis karakteristik kelompok yang dihasilkan, mengelompokkan kecamatan-kecamatan yang ada di Aceh berdasarkan pelayanan pencegahan stuntingnya menggunakan metode K-Means Clustering dan K-Median Clustering serta melihat yang mana lebih baik dalam melakukan clustering terhadap pelayanan pencegahan stunting dengan melakukan indeks validasi cluster menggunakan metode Davies-Bouldien Index, Dunn index, dan Silhouette Coefficient. Namun sebelum dilakukannya clustering terhadap amatan, perlu menentukan jumlah cluster yang akan dibentuk menggunakan metode Silhouette Score dan Elbow Method agar sekiranya pembagian cluster diperoleh dengan baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode k-median dengan jumlah cluster (k) = 2 memberikan hasil pengelompokkan terbaik dibuktikan dengan ketiga metode indeks validasi cluster terbaik berada di (k) = 2, sedangakan k-means menunjukkan cluster terbaik berada di (k) = 2 dan (k) = 4. Lalu ketika memperoleh nilai k yang sama pada kedua metode yaitu k-means dan k-median, dilakukan evaluasi cluster menggunakan metode Calinski harabasz dan Between-Cluster Sum of Squares untuk membandingkan cluster yang diperoleh dari kedua metode tersebut, Sehingga terbentuk 2 cluster menggunakan metode k-median, dimana pada cluster 1 adalah kecamatan dengan akses dan penerimaan layanan lebih tinggi, sehingga kemungkinan penanganan dan pencegahan stunting lebih baik. Pada cluster 2 cenderung memiliki akses lebih rendah terhadap intervensi, yang berpotensi menyebabkan kondisi kesehatan masyarakat lebih rentan, terutama terhadap stunting. Penelitian ini mengidentifikasi 2 cluster yang terbentuk dengan karakteristiknya masing-masing. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 1704849 2025-10-24 15:26:56 2025-10-24 15:52:03 machine generated