PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS DALAM CLUSTERING RATA-RATA PENAMBAHAN KASUS COVID-19 BERDASARKAN KOTA/KABUPATEN DI PROVINSI SUMATERA SELATAN

  • Sevi Dian Nirwana Universitas Sriwijaya
  • Muhammad Ihsan Jambak Universitas Sriwijaya
  • Ali Bardadi Universitas Sriwijaya
Abstract views: 258 , PDF downloads: 196

Abstract

 

Penyebaran yang cukup luas dan cepat, membuat pandemi Covid-19 di Sumatera Selatan berdampak negatif pada semua sektor seperti kesehatan, pekerjaan dan perekonomian. Dengan kebijakan pemerintah yang mengelompokkan wilayah penanganan Covid-19 menjadi 4 zona, perlu dievaluasi apakah pengelompokkan wilayah tersebut sudah tepat menggunakan teknik clustering data mining dengan algoritma K-Means dan K-Medoids. Dari hasil pengujian algoritma K-Means memberikan nilai DBI terbaik adalah 0.078 pada K=2. Sedangkan algoritma K-Medoids memberikan nilai DBI terbaik adalah 0.250 pada K=3. Sehingga kesimpulan yang didapatkan, pembagian wilayah penanganan Covid-19 di provinsi Sumatera Selatan dibagi menjadi 2 cluster (yaitu Kota Palembang dan Luar Kota Palembang) atau menjadi 3 cluster (yaitu Kota Palembang, dekat dengan Kota Palembang dan jauh dari Kota Palembang).

 

Kata kunci: Covid-19, K-Means, K-Medoids, Clustering, DBI

Downloads

Download data is not yet available.

References

Yuliana, “Wellness And Healthy Magazine: Diagnosis dan tatalaksana Pneumonitis,” vol. 2, no. 1, p. 1, 2020, [Online]. Available: https://wellness.journalpress.id/wellness.

D. D. Darmansah and N. W. Wardani, “Analisis Pesebaran Penularan Virus Corona di Provinsi Jawa Tengah Menggunakan Metode K-Means Clustering,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 8, no. 1, pp. 105–117, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i1.590.

M. Nasution, “Implementasi Data Mining K-Means Untuk Mengukur Kemampuan Logika Mahasiswa (Studi Kasus : Amik Labuhan Batu),” J. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 32–37, 2019, doi: 10.36987/informatika.v5i1.667.

A. N. Fathia, R. Rahmawati, and Tarno, “Analisis Klaster Kecamatan Di Kabupaten Semarang Berdasarkan Potensi Desa Menggunakan Metode Ward Dan Single Linkage | Fathia | Jurnal Gaussian,” JURNAL GAUSSIAN, 2016. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/article/view/17109/16391 (accessed Jul. 28, 2022).

S. Sindi, W. R. O. Ningse, I. A. Sihombing, F. I. R.H.Zer, and D. Hartama, “Analisis Algoritma K-Medoids Clustering Dalam Pengelompokan Penyebaran Covid-19 Di Indonesia,” J. Teknol. Inf., vol. 4, no. 1, pp. 166–173, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i1.1296.

N. Mirantika, A. Tsamratul’Ain, and F. D. Agnia, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Penyebaran Covid-19 di Provinsi Jawa Barat | Mirantika | NUANSA INFORMATIKA,” 2021. https://journal.uniku.ac.id/index.php/ilkom/article/view/4321/2681 (accessed Jul. 27, 2022).

E. Bu’ulolo and B. Purba, “Algoritma Clustering Untuk Membentuk Cluster Zona Penyebaran Covid-19,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 12, no. 1, pp. 59–67, 2021, doi: 10.31849/digitalzone.v12i1.6572.

E. G. Sihombing, “Klasifikasi Data Mining Pada Rumah Tangga Menurut Provinsi Dan Status Kepemilikan Rumah Kontrak/Sewa Menggunakan K-Means Clustering Method | Sihombing | CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science),” Jul. 02, 2017. https://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess/article/view/6347/5933 (accessed Jul. 27, 2022).

D. F. Pramesti, M. T. Furqon, and C. Dewi, “Tampilan Implementasi Metode K-Medoids Clustering Untuk Pengelompokan Data Potensi Kebakaran Hutan/Lahan Berdasarkan Persebaran Titik Panas (Hotspot),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2017. https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/204/101 (accessed Jul. 27, 2022).

A. Bates and J. Kalita, “Counting clusters in twitter posts,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser., vol. 04-05-March-2016, Mar. 2016, doi: 10.1145/2905055.2905295.

L. Elvitaria and M. Havenda, “View of Memprediksi Tingkat Peminat Ekstrakurikuler Pada Siswa Smk Analisis Kesehatan Abdurrab Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Smk Analis Kesehatan Abdurrab),” 2017. http://jurnal.univrab.ac.id/index.php/rabit/article/view/212/152 (accessed Jul. 27, 2022).

A. Quraisy and S. Madya, “Analisis Nonparametrik Mann Whitney Terhadap Perbedaan Kemampuan Pemecahan Masalah Menggunakan Model Pembelajaran Problem Based Learning,” VARIANSI J. Stat. Its Appl. Teach. Res., vol. 3, no. 1, pp. 51–57, 2021, doi: 10.35580/variansiunm23810.

PlumX Metrics

Published
2022-09-01
Section
Articles