KLASTERISASI VIRUS COVID-19 DI WILAYAH KABUPATEN LAMONGAN DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING

kemal farouq mauladi, Purnomo Hadi Susilo

Abstract


Klasterisasi adalah proses pengelompokan data menjadi beberapa kelompok atau cluster sehingga dalam satu kelompok memiliki kemiripan yang maksimum dan data antar kelompok yang memiliki kemiripan minimum. Kemiripan yang dimaksud merupakan pengukuran secara numerik antara dua objek. Nilai kemiripan akan se-makin tinggi jika kedua objek yang dibandingkan memiliki kemiripan yang tinggi. Metode K-Means merupakan metode pengelompokkan yang berbasis titik pusat, dan memiliki kemampuan dalam pengelompokkan data dengan jumlah besar dalam waktu yang cepat dan efisien. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah klusterisasi persebaran Virus Covid-19 tingkat Kecamatan di Wilayah Kabupaten Lamongan berdasarkan parameter jumlah ODP, PDP, kasus positif, pasien sembuh dan pasien meninggal.                        


Keywords


Clustering; K-Means; Covid-19;

Full Text:

PDF

References


Zaharah, Kirilova, G. I., & Windarti, A. (2020). Dampak wabah virus corona terhadap kegiatan belajar mengajar di Indonesia. Salam: Jurnal Sosial Dan Budaya Syar’i, 7(3), 269–282. http://journal.uinjkt.ac.id/index.php/salam/article/view/15104/0

Ardiansyah, A. H., Nugroho, W., Alfiyah, N. H., Handoko, R. A., & Bakhtiar, M. A. (2020). Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Clustering untuk Menentukan Status Provinsi di Indonesia 2020. Seminar Nasional Inovasi Teknologi, 4(3), 329–333.

Di, M. K., Kota, D., & Bandung, K. (2020). Klasterisasi Sumber Penyebaran Virus Covid-19 dengan Menggunakan. 19(02), 62–72.

Putu, N., Merliana, E., & Santoso, A. J. (n.d.). Analisa Penentuan Jumlah Cluster Terbaik pada Metode K-Means. 978–979.

Bu’ulolo, E., & Purba, B. (2021). Algoritma Clustering Untuk Membentuk Cluster Zona Penyebaran Covid-19. Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 12(1), 59–67. https://doi.org/10.31849/digitalzone.v12i1.6572

Yustanti, W., Rahmawati, N., & Yamasari, Y. (2020). Klastering Wilayah Kota/Kabupaten Berdasarkan Data Persebaran Covid-19 Di Propinsi Jawa Timur dengan Metode K-Means. JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology), 4(1), 1–9. https://journal.unesa.ac.id/index.php/jieet/article/view/8590

Solichin, A., & Khairunnisa, K. (2020). Klasterisasi Persebaran Virus Corona (Covid-19) Di DKI Jakarta Menggunakan Metode K-Means. Fountain of Informatics Journal, 5(2), 52. https://doi.org/10.21111/fij.v5i2.4905

Darmansah, D. D., & Wardani, N. W. (2021). Analisis Pesebaran Penularan Virus Corona di Provinsi Jawa Tengah Menggunakan Metode K-Means Clustering. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi), 8(1), 105–117. https://doi.org/10.35957/jatisi.v8i1.590

Asroni, R. A. (2015). Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik Dengan Weka Interface Studi Kasus Pada Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang. Ilmiah Semesta Teknika, 18(1), 76–82.

Sari, D. P. (2021). Implementasi Algoritma K-Means Dalam Menentukan Tingkat Penyebaran Pandemi Covid-19 Di Sumatera Barat. CBIS Journal, 01, 50–56.




DOI: https://doi.org/10.29100/jipi.v6i2.1999

DOI (PDF): https://doi.org/10.29100/jipi.v6i2.1999.g1034

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
ISSN 2540-8984
Published by
Prodi Pendidikan Teknologi Informasi
STKIP PGRI Tulungagung

Website : https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi/index
Email : jipi@stkippgritulungagung.ac.id


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.