ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
| JudulDETEKSI TINGKAT PENYEBARAN COVID-19 DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING |
| Nama: MOH. ABIED RABBANI |
| Tahun: 2023 |
| Abstrak Tujuan penelitian ini adalah yaitu menerapkan algoritma K-Means untuk melakukan clustering pada data COVID-19 untuk mengetahui tingginya persebaran virus pada daerah-daerah di Indonesia berdasarkan frekuensi pada data. Sumber data yang digunakan sebagai data latih berasal dari website resmi kaggle, data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penyebaran virus corona yang terkumpul pada tahun 2020 hingga 2021 dengan jumlah data latih sebanyak 20.816 data. Proses clustering untuk mendapatkan data daerah yang tinggi pada penyebaran COVID-19 didasarkan pada banyaknya tingkat kasus, tingkat kematian dan tingkat kesembuhan pada provinsi di Indonesia. Proses penentuan kinerja cluster dilanjutkan berdasarkan uji validitas internal berdasarkan indeks silhoutte. Pada penelitian ini metode yang digunakan adalah K-Means untuk melakukan clustering berbasis pengelompokkan wilayah. Implementasi algoritma K-Means Clustering untuk deteksi tingkat penyebaran pada data COVID-19 di Indonesia dengan menggunakan parameter k=3 cukup baik dengan didapatkan daerah-daerah di Indonesia yang tinggi dalam penyebaran COVID-19 dan hasil uji validitas cluster mendapatkan nilai silhouette pada O = (Total Case, Total Death) dan P = (Total Case, Total Death, Total Recovered) mempunyai nilai cluster yang sama sama yaitu sebesar 0.93 yang memiliki arti kualitas cluster yang sangat baik. |