Pemetaan Zona Risiko Stunting Menggunakan Algoritma K-Medoids Berbasis Mobile Pada Wilayah Pematangsiantar

Sophia Salsabila; Uci Julya Ningsih; Dewi Santika; Isniar Yaskinah Hutapea; Syalommitha Situmorang; Abdi Rahim Damanik

doi:10.260396/jb72mw95

Authors

Sophia Salsabila STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar Author
Uci Julya Ningsih STIKOM Tunas Bangsa Author
Dewi Santika STIKOM Tunas Bangsa Author
Isniar Yaskinah Hutapea STIKOM Tunas Bangsa Author
Syalommitha Situmorang STIKOM Tunas Bangsa Author
Abdi Rahim Damanik STIKOM Tunas Bangsa Author

DOI:

https://doi.org/10.260396/jb72mw95

Abstract

Stunting merupakan salah satu permasalahan kesehatan yang masih menjadi tantangan di Kota Pematangsiantar, terutama karena proses identifikasi wilayah berisiko masih dilakukan secara manual sehingga analisis data menjadi kurang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi pemetaan zona risiko stunting berbasis mobile dengan menerapkan algoritma K-Medoids guna mengelompokkan data balita berdasarkan kemiripan karakteristik pertumbuhan. Data yang digunakan meliputi tinggi badan, berat badan, usia, serta indikator lingkungan yang relevan. Proses penelitian meliputi pengumpulan data, perancangan sistem menggunakan UML, implementasi algoritma K-Medoids pada aplikasi Android dengan bahasa pemrograman Java, serta evaluasi fungsionalitas sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Medoids mampu membentuk klaster risiko stunting yang representatif dan stabil, terdiri dari kategori Tidak Risiko, Risiko Rendah, Risiko Tinggi, dan Darurat Stunting. Aplikasi mobile yang dikembangkan juga berhasil menampilkan hasil analisis dan visualisasi peta risiko secara interaktif, sehingga dapat membantu tenaga kesehatan dalam memonitor dan menentukan prioritas intervensi secara lebih cepat dan akurat. Sistem ini diharapkan dapat menjadi pendukung keputusan dalam upaya pencegahan dan penanganan stunting di wilayah Pematangsiantar.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Aprilyani, W., Wahyudin, E., Hamonangan, R., Herdiana, R., Studi, P., Akuntansi, K., Studi, P., & Informatika, T. (2024). KLASTERISASI DATA PENJUALAN ALAT TRANSPORTASI DENGAN RAPIDMINER MENGGUNAKAN METODE K-MEDOID. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(2), 1348–1353.

Esta, L., Siregar, A., Hidayat, A. K., & Yusuf, A. A. (2024). Stunting and its association with education and cognitive outcomes in adulthood : A longitudinal study in Indonesia. Plos One, 1–18. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0295380

Fauziah, J., Trisnawati, K. D., Rini, K. P. S., & Putri, S. U. (2024). Stunting : Penyebab , Gejala , dan Pencegahan. Jurnal Parenting Dan Anak, 2, 1–11.

K-medoids, M. M., Inayah, J., Fanani, A., & Utami, W. D. (2026). Klasterisasi Data Kejadian Gempa Bumi di Indonesia Clustering Earthquake Occurrence Data in Indonesia Using the K- Medoids Method. JUSTIN (Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi), 12(2), 271–276. https://doi.org/10.26418/justin.v12i2.73594

Kamalia, A. Z., & Nawangsih, I. (2025). IDENTIFIKASI POLA TINGKAT KESENJANGAN KETUNTASAN PENDIDIKAN DI INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-MEDOIDS CLUSTER ING IDENTIFICATION OF PATTERNS IN EDUCATIONAL COMPLETION DISPARITIES IN INDONESIA USING THE K-MEDOIDS CLUSTERING METHOD. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (JTIIK), 12(2), 321–330. https://doi.org/10.25126/jtiik.2025129219

Manalu, D. R., Rumapea, A. E., Yuliati, Y., & Rumapea, P. (2025). Pengelompokan Karakteristik Data Komentar Film Exhuma Dengan Metode K-Medoids. Jurnal Teknik Informatika Unika ST. Thomas (JTIUST, 10, 96–104.

Suwanda, R., Siregar, A. M., & Kurniawan, H. (n.d.). Analisis dan Perancangan Sistem. Penerbit Mifandi Mandiri Digital.

Wahyuni, S. D., & Kusumodestoni, R. H. (2024). Optimalisasi Algoritma Support Vector Machine ( SVM ) Dalam Klasifikasi Kejadian Data Stunting. Bulletin of Information Technology (BIT), 5(2), 56–64. https://doi.org/10.47065/bit.v5i2.1247