Clustering von Daten zum Kindeswachstum in Tangerang Regency mittels Vergleich der Methoden K-Means, Hierarchisches Clustern und DBSCAN

Diese Studie zielt darauf ab, Stunting bei Kindern in Tangerang Regency zu analysieren, indem Clustering-Methoden wie K-Means, Hierarchisches Clustern mit agglomerativer Verschachtelung und Dichtebasiertes räumliches Clustern von Anwendungen mit Rauschen (DBSCAN) verwendet werden. Stunting ist ein bedeutendes Gesundheitsproblem, das das Wachstum von Kindern durch chronische Unterernährung und wiederkehrende Infektionen beeinträchtigt. Die Forschung ergab, dass K-Means die besten Clustering-Ergebnisse mit einem Silhouette-Score von 0,52 lieferte, was seine Effektivität bei der Kategorisierung von Kindern basierend auf Alter, Ernährungsstatus und Stunting-Risiko anzeigt. Die K-Means-Methode identifizierte drei Cluster: Cluster 0 (Alter 46-55 Monate, gute Ernährung, kein Stunting), Cluster 1 (Alter 9-18 Monate, variabler Ernährungsstatus, hohes Stunting-Risiko) und Cluster 2 (Alter 27-36 Monate, gute Ernährung, kein Stunting). Die Studie schlägt präventive Maßnahmen wie ausgewogene Ernährungserziehung, regelmäßige Gesundheitsüberwachung, vollständige Immunisierungen und körperliche Aktivität sowie kurative Maßnahmen wie Ernährungsberatungen und -supplemente vor. Die Ergebnisse bieten einen Rahmen für gezielte präventive und kurative Interventionen, wodurch die Gesundheitsbehörde von Tangerang Regency Stunting-Raten effektiv angehen und reduzieren kann.