Menentukan Tingkat Penyebaran Pandemi Covid-19 di Indonesia dengan Menggunakan Algoritma K-Means
DOI:
https://doi.org/10.58918/lofian.v2i2.206Keywords:
Algoritma, K-Means, COVID-19, Penyebaran, PandemiAbstract
Corona virus (COVID-19) merupakan jenis virus baru yang ditemukan pada manusia di propinsi Wuhan, Cina pada bulan Desember 2019. Virus ini dapat menular dari manusia ke manusia melalui tetesan kecil (droplet) dari hidung atau mulut pada saat batuk, bersin, atau berbicara. Oleh karena itu, di masa pandemi ini sangat penting untuk menjaga jarak dengan orang lain dan menghindari wilayah dengan persebaran COVID-19 yang tinggi. Penyebaran kasus COVID-19 yang merata di seluruh provinsi di Indonesia, merupakan penyebaran yang cukup cepat dan berdampak negatif pada seluruh bidang. Luasnya wilayah Indonesia memungkinkan diperlukannya pengelompokkan bagian bagian berdasarkan wilayah di Indonesia.Pengelompokkan ini akan menghasilkan titik – titik pusat penyebaran kasus COVID -19. Salah satu algoritma Clustering adalah K-Means yang mengunakan beberapa kelompok untuk penempatan beberapa data dengan sistem partisi. Data-data tanpa label kelas diterima oleh Algoritma ini. Dikarenakan pandemi global yang terjadi banyak pihak berupaya ikut berperan serta dalam mengatasi. Penelitian ini dilakukan untuk penerapan dalam penyebaran pandemi covid-19 di Indonesia. Dalam penelitian ini mengunakan algoritma K-Means untuk menentukan bagaimana tingkat penyebaran covid-19 di daerah-daerah yang ada di Indonesia.
Downloads
References
Nayuni Dwitri, et al, Data Mining : Algoritma dan Implementasi, Medan.
Yayasan Kita Menulis, 2020 A.R. Setiawan, Lembar Kegiatan Literasi Saintifik untuk Pembelajaran Jarak Jauh Topik Penyakit Coronavirus 2019 (COVID-19), Edukatif: Jurnal Ilmu Pendidikan Vol 2, No 1, 2020.
A. Susilo, et al, Coronavirus Disease 2019: Tinjauan Literatur Terkini . Jurnal Penyakit Dalam Indonesia, Vol. 7, No. 1, 2020.
A. Bastian, et al, Penerapan Algoritma Kmeans Clustering Analysis Pada Penyakit Menular Manusia (Studi Kasus Kabupaten Majalengka). Jurnal Sistem Informasi (Journal of Information System), Volume 14, Issue 1, 2018.
M.T.I. Rahmayani, Analisis Clustering Tingkat Keparahan Penyakit Pasien Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus di Puskesmas Bandar Seikijang), JITI, Vol.1, No. 2, 2018.
Nayuni Dwitri , Penerapan Algoritma K-means dalam Menentukan Tingkat Penyebaran Pandemi Covid-19 di Indonesia: Jurnal Teknologi Informasi) Vol.4, No.1, Juni 2020
Achmad Solichin, Klasterisasi Persebaran Virus Corona (Covid-19) Di DKI Jakarta Menggunakan Metode K-Means, Fountain of Informatics Journal Volume 5, No. 2, November 2020
Wiyli Yustanti, Klastering Wilayah Kota/Kabupaten Berdasarkan Data Persebaran Covid-19 di Propinsi Jawa Timur dengan Metode K-Means, (Journal Information Engineering and Educational Technology) JIEET: Volume 04 Nomor 01, 2020
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Sardo Sipayung, Tulus Pramita Sihaloho, Ade Purba, Sakaria Efrata Ginting
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
