(untitled) (INTEK : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi, 2025)
Stunting merupakan masalah gizi kronis yang ditandai dengan pertumbuhan tinggi badan anak yang terhambat akibat kurangnya asupan gizi yang memadai dalam waktu yang panjang. Pada tahun 2023, preval___ensi Stunting di Kabupaten Cirebon tercatat mengalami peningkatan signifikan, naik menjadi 22,9% dari 18,6% pada tahun sebelumnya. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan algoritma K-Means dalam mengelompokkan wilayah rawan stunting di Kabupaten Cirebon, Indonesia. Data diperoleh dari Dinas Kesehatan Kabupaten Cirebon yang mencakup tinggi badan, berat badan, dan status gizi anak balita pada periode Juni hingga Agustus 2023. Proses penelitian mengacu pada metode Knowledge Discovery in Databases (KDD), meliputi pengumpulan data, preprocessing, klasterisasi, eval___uasi, dan visualisasi hasil. Penentuan jumlah klaster optimal dilakukan menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI), menghasilkan nilai terbaik pada K=5 dengan DBI sebesar 0,614. Hasil visualisasi menggunakan scatter plot mempermudah identifikasi wilayah prioritas intervensi. Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma K-Means efektif untuk menganalisis distribusi risiko stunting di daerah penelitian. Implementasi ini relevan dengan data preval___ensi stunting nasional yang ditetapkan oleh WHO, memberikan wawasan baru bagi pemerintah daerah dalam menyusun strategi intervensi berbasis data. Pendekatan ini memungkinkan alokasi sumber daya yang lebih tepat sasaran untuk menurunkan angka stunting secara signifikan.