Algoritma Clustering Untuk Membentuk Cluster Zona Penyebaran Covid-19

  • Efori Bu'ulolo Universitas Budi Darma
  • Bister Purba
Keywords: Covid-19, Cluster, Zona, K-Medoids

Abstract

Covid-19 yaitu suatu penyakit yang menyerang sistem pernapasan manusia dan dapat menular dengan mudah. Sumatera Utara salah satu daerah yang dilanda pandemi Covid-19. Melalui Gugus Tugas Percepatan dan Penanganan Covid-19 provinsi Sumatera Utara telah melakukan berbagai upaya untuk pencegahan penyebaran Covid-19 seperti belajar dan ibadah dirumah, himbauan pakai masker dan lain sebagainya. Untuk mempermudah  identifikasi penyebaran Covid-19 Tim Gugus membagi zona penyebaran Covid-19 berdasarkan jumlah kasus positif. pembagian zona dengan menggunakan satu variabel yaitu positif menyebabkan penanganan Covid-19 tidak maksimal karena hanya terkonsentrasi pada zona dengan kasus positif yang terbanyak sedangkan potensi penyebaran bukan hanya dari kasus positif. Oleh karene itu, dibutuhkan teknik yang lain dapat mengelompokkan / cluster zona penyebaran Covid-19. Salah satu teknik yang sesuai untuk pengelompokkan / cluster yaitu algoritma clustering K-Medoids. Hasil dari implementasi algoritma Algoritma K-Medoids yaitu cluster zona penyebaran Covid-19 di Sumatera Utara dibagi dalam 3(tiga) Cluster yaitu cluster 1, cluster 2 dan cluster 3. Cluster 1 identik dengan zona merah, Cluster 2 identik dengan zona kuning dan cluster 3 identik dengan zona hijau.

Abstract

Covid-19 is a disease that attacks the human respiratory system and can be transmitted easily. North Sumatra is one of the areas hit by the Covid-19 pandemic. Through the Task Force for the Acceleration and Handling of Covid-19, the province of North Sumatra has made various efforts to prevent the spread of Covid-19, such as studying and worship at home, appealing to wear masks and so on. To make it easier to identify the spread of Covid-19, the Cluster Team divides the Covid-19 spread zones based on the number of positive cases. zoning by using one variable, namely positive, causes the handling of Covid-19 to be not optimal because it is only concentrated in the zone with the most positive cases, while the potential for spread is not only from positive cases. Therefore, another technique is needed to group / cluster the Covid-19 spread zones. One technique that is suitable for grouping / clustering is the K-Medoids clustering algorithm. The results of the implementation of the K-Medoids Algorithm algorithm, namely the Covid-19 spread zone cluster in North Sumatra is divided into 3 (three) clusters, namely cluster 1, cluster 2 and cluster 3. Cluster 1 is identical to the red zone, Cluster 2 is identical to the yellow zone and cluster 3 is identical to the green zone

Downloads

Download data is not yet available.

References

I. Wahidah, M. A. Septiadi, M. C. A. Rafqie, N. Fitria, S. Hartono, and R. Athallah, “Pandemik Covid-19 : Analisis Perencanaan Pemerintah dan Masyarakat dalam Berbagai Upaya Pencegahan COVID-19,” vol. 11, no. 3, pp. 179–188, 2020.

H. A. Diah Handayani, Dwi Rendra Hadi, Fathiyah Isbaniah, Erlina Burhan, “Penyakit Virus Corona 2019,” vol. 40, no. 2, 2019.

E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi. Yogyakarta: deepublish, 2020.

S. Masripah, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining untuk Evaluasi Pemberian Kredit,” vol. 3, no. 1, pp. 187–193, 2016.

A. E. Wicaksono, “Implementasi Data Mining Dalam Pengelompokan Data Peserta Didik Di Sekolah Untuk Memprediksi Calon Penerima Beasiswa Dengan Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus SMAN 16 Bekasi),” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa, vol. 21, no. 3, 2017

P. N. Harahap and S. Sulindawaty, “Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus PT.Arma Anugerah Abadi Cabang Sei Rampah),” Matics, vol. 11, no. 2, p. 46, 2019, doi: 10.18860/mat.v11i2.7821.

I. Zulfa, R. Rayuwati, and K. Koko, “Implementasi data mining untuk menentukan strategi penjualan buku bekas dengan pola pembelian konsumen menggunakan metode apriori,” Tek. J. Sains dan Teknol., vol. 16, no. 1, p. 69, 2020, doi: 10.36055/tjst.v16i1.7601.

P. Arora, Deepali, and S. Varshney, “Analysis of K-Means and K-Medoids Algorithm for Big Data,” 2016, doi: 10.1016/j.procs.2016.02.095.

D. F. Pramesti, Lahan, M. Tanzil Furqon, and C. Dewi, “Implementasi Metode K-Medoids Clustering Untuk Pengelompokan Data,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 1, no. 9, pp. 723–732, 2017, doi: 10.1109/EUMC.2008.4751704.

E. Buulolo and R. Syahputra, “Implementasi Algoritma Clustering K-Means Untuk Mengelompokkan Mahasiswa Baru Yang Berpotensi ( Studi Kasus : Stmik Budi Darma ),” vol. 2, no. September, pp. 17–24, 2019.

A. H. Ardiansyah, W. Nugroho, N. H. Alfiyah, R. A. Handoko, and M. A. Bakhtiar, “Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Clustering untuk Menentukan Status Provinsi di Indonesia 2020,” Semin. Nas. Inov. Teknol., vol. 4, no. 3, pp. 329–333, 2020.

M. M. K-means, A. Solichin, and K. Khairunnisa, “Klasterisasi Persebaran Virus Corona ( Covid-19 ) Di DKI Jakarta,” vol. 5, no. 2, 2020.

R. A. Indraputra and R. Fitriana, “K-Means Clustering Data COVID-19,” vol. 10, no. 3, pp. 275–282, 2020.

G. Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.

A. Sani, “Penerapan Metode K-Means Clustering Pada Perusahaan,” J. Ilm. Teknol. Inf., 2018.

I. Kamila et al., “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” vol. 5, no. 1, pp. 119–125, 2019.

covid19.sumutprov.go.id, “Situasi COVID-19 di Sumatera Utara,” covid19.sumutprov.go.id, 2020.

Published
2021-05-28
How to Cite
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
Abstract viewed = 2141 times
PDF downloaded = 1282 times