IDENTIFIKASI WILAYAH KEKURANGAN ENERGI KRONIS (KEK) PADA IBU HAMIL DI KABUPATEN KARAWANG MENGGUNAKAN K-MEANS

Bagas Aqmal Febrianto

doi:10.23960/jitet.v13i3.7145

Authors

Bagas Aqmal Febrianto Universitas Singaperbangsa Karawang

DOI:

https://doi.org/10.23960/jitet.v13i3.7145

Abstract Views: 181 File Views: 105

Keywords:

Kekurangan Energi Kronis (KEK), K-Means Clustering, Elbow Method, Silhouette Coefficient, QGIS, Kabupaten Karawang

Abstract

Kekurangan Energi Kronis (KEK) pada ibu hamil merupakan permasalahan kesehatan serius di Indonesia, termasuk di Kabupaten Karawang. Kondisi ini berkontribusi terhadap berbagai komplikasi kehamilan, seperti Berat Badan Lahir Rendah (BBLR) serta peningkatan risiko morbiditas dan mortalitas ibu dan bayi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan memetakan wilayah dengan risiko tinggi KEK di Kabupaten Karawang menggunakan pendekatan K-Means Clustering. Data yang digunakan berasal dari Dinas Kesehatan Kabupaten Karawang untuk periode Januari hingga September 2024, mencakup 12.402 data ibu hamil yang dikumpulkan dari 50 Puskesmas. Proses analisis dilakukan dengan pendekatan Knowledge Discovery in Database (KDD) yang terdiri dari tahapan integrasi data, pembersihan data, seleksi data, transformasi data, data mining, evaluasi, dan visualisasi hasil. Algoritma K-Means Clustering diterapkan untuk mengelompokkan wilayah berdasarkan faktor risiko KEK, meliputi umur ibu, indeks massa tubuh (IMT), jarak kehamilan, paritas, dan status risiko kehamilan. Penentuan jumlah klaster optimal dilakukan menggunakan metode Elbow Method, yang menghasilkan nilai K = 2. Evaluasi klaster dilakukan menggunakan Silhouette Coefficient, dengan nilai 0.67, menunjukkan struktur klaster yang cukup baik. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat lima wilayah dengan risiko tinggi KEK, yaitu Cikampek, Karawang Barat, Karawang Timur, Klari, dan Teluk Jambe Timur, sedangkan 25 wilayah lainnya dikategorikan sebagai tidak berisiko.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Hevrialni, R., & Sartika, Y. (2021). Intervensi Pendampingan Kurang Energi Kronik (KEK) Pada Ibu Hamil Dengan Pendekatan Continuity Of Midwifery Care (COMC) Sebagai Upaya Pencegahan Stunting. Jurnal Riset Kesehatan Poltekkes Depkes Bandung, 13(2), 310-318.

Kemenkes RI. (2021). Laporan Kinerja Kementrian Kesehatan Tahun 2020. In Kementerian Kesehatan RI.

Putra, M. G. S., & Dewi, M. (2020). Faktor risiko kurang energi kronis (KEK) pada ibu hamil di Cikembar Kabupaten Sukabumi. ARTERI: Jurnal Ilmu Kesehatan, 1(4), 319-332.

Sudarsono, B. G., Leo, M. I., Santoso, A., & Hendrawan, F. (2021). Analisis Data Mining Data Netflix Menggunakan Aplikasi Rapid Miner. JBASE-Journal of Business and Audit Information Systems, 4(1).

Hidayat, F. M., Rohana, T., Nurlaelasari, E., & Masruriyah, A. F. N. (2024). KLASTERISASI KABUPATEN DAN KOTA DI JAWA BARAT DALAM KASUS GIZI BURUK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS. Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer), 7(1), 251-261.

Hanapiah, N. S., Suarna, N., & Prihartono, W. (2023). Meningkatkan Penanganan Stunting Pada Anak Melalui Klasifikasi Pemberian Makanan Tambahan Berdasarkan Usia Dengan Metode K-Means Di Desa Cintarasa. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(6), 3484-3493.

Muhammad, M., Mahmudi, A., & Auliasari, K. (2023). Perbandingan Metode K-Means dan K-Medoids untuk Klasifikasi Status Gizi Anak. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(4), 2122-2129

Kanah, P. (2020). Hubungan pengetahuan dan pola konsumsi dengan status gizi pada mahasiswa kesehatan. Medical Technology and Public Health Journal, 4(2), 203-211.

Prasetio, A., Hasibuan, M. H., & Sitompul, P. (2021). Simulasi Penerapan Metode Decision Tree (C4. 5) Pada Penentuan Status Gizi Balita. Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi, 4(3).

Diningsih, R. F., Wiratmo, P. A., & Lubis, E. (2021). Hubungan Tingkat Pengetahuan tentang Gizi Terhadap Kejadian Kekurangan Energi Kronik (KEK) pada Ibu Hamil. Binawan Student Journal, 3(3), 8-15.

Zai, C. (2022). Implementasi Data Mining Sebagai Pengolahan Data. Jurnal Portal Data, 2(3).

Nugroho, B. I., Ma'arif, Z., & Arif, Z. (2022). Tinjauan Pustaka Sistematis: Penerapan Data Mining Metode Klasifikasi Untuk Menganalisa Penyalahgunaan Sosial Media: Array. Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Peradaban, 3(2), 46-51.

Zuhal, N. K. (2022, February). Study Comparison K-Means Clustering Dengan Algoritma Hierarchical Clustering: AHC, K-Means Clustering, Study Comparison. In Seminar Nasional Teknologi & Sains (Vol. 1, No. 1, pp. 200-205).

Julyantari, N. K. S., Budiarta, I. K., & Putri, N. M. D. K. (2021). Implementasi K-Means Untuk Pengelompokan Status Gizi Balita (Studi Kasus Banjar Titih). Jurnal Janitra Informatika Dan Sistem Informasi, 1(2), 92-101.

Chandra, M. D., Irawan, E., Saragih, I. S., Windarto, A. P., & Suhendro, D. (2021). Penerapan Algoritma K-Means dalam Mengelompokkan Balita yang Mengalami Gizi Buruk Menurut Provinsi. BIOS: Jurnal Teknologi Informasi Dan Rekayasa Komputer, 2(1), 30-38.

Rochman, E. M. S., & Suprajitno, H. (2022). Comparison of clustering in tuberculosis using fuzzy c-means and k-means methods. Commun. Math. Biol. Neurosci., 2022, Article-ID.

Fatimah, S., & Fatmasanti, A. U. (2019). Hubungan Antara Umur, Gravida dan Usia Kehamilan Terhadap Resiko Kurang Energi Kronis (KEK) pada Ibu Hamil. Jurnal Ilmiah Kesehatan Diagnosis, 14(3), 271-274.

Rosita, U., & Rusmimpong, R. (2022). Hubungan paritas dan umur ibu hamil dengan kejadian kekurangan energi kronik di Desa Simpang Limbur Wilayah Kerja Puskesmas Simpang Limbur. Nursing Care and Health Technology Journal (NCHAT), 2(2), 78-86.

Sari, W. K., & Deltu, S. N. (2021). Hubungan Tingkat Pengetahuan Gizi, Anemia, Dan Tingkat Konsumsi Makanan Dengan Kejadian Kek Pada Ibu Hamil Di Desa Muara Madras Kabupaten Merangin Jambi. Jurnal Kesehatan Lentera'aisyiyah, 4(1), 434-439.

Febriansyah, F. (2024). PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DATA GIZI BALITA PADA UPTD PUSKESMAS BUMI AGUNG. Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 12(3).