Analisis cluster untuk pemetaan data kasus Covid - 19 di Indonesia menggunakan K - Means

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Sholihah, Siti Azizatus (2021) Analisis cluster untuk pemetaan data kasus Covid - 19 di Indonesia menggunakan K - Means. Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

[img] Text
Siti Azizatus Sholihah_H72217039.pdf

Download (2MB)

Abstract

Indonesia merupakan salah satu negara yang terjangkit virus Covid - 19. Covid - 19 merupakan penyakit yang dapat menular yang ditandai dengan gejala pada bagian pernapasan. Oleh karena itu, di masa pandemi ini sangat penting untuk menghindari wilayah dengan persebaran Covid - 19 yang tinggi. Pada Penelitian ini dilakukan clustering penyebaran kasus Covid - 19 di Indonesia dengan menerapkan metode data mining. Pengelompokan dilakukan berdasarkan parameter jumlah pasien positif, sembuh, meninggal, suspect, probable, dan negatif. Salah satu cara untuk melihat perkembangan kasus Covid - 19 di Indonesia dapat menggunakan algoritma K - Means yang mengunakan beberapa kelompok. Data - data tanpa label kelas diterima oleh algoritma K - Means ini. Penelitian ini menggunakan algoritma K - Means untuk menentukan bagaimana tingkat penyebaran Covid - 19 di setiap Provinsi di Indonesia. Validasi silhouette index (SI) digunakan untuk menentukan cluster optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa cluster optimal terletak pada k = 2 dengan nilai SC = 0,74 yang menunjukkan bahwa struktur cluster termasuk kuat. Berdasarkan hasil cluster optimal, didapat 2 kelompok yaitu kelompok rawan yang terdiri dari Provinsi Banten, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, dan Riau, dan terakhir kelompok aman yang terdiri dari 28 provinsi lainnya.

Statistic

Downloads from over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Creators:
CreatorsEmailNIM
Sholihah, Siti Azizatush72217039@uinsby.ac.idH72217039
Contributors:
ContributionNameEmailNIDN
Thesis advisorUlinnuha, Nurissaidahnuris.ulinnuha@uinsby.ac.id2002119001
Thesis advisorHakim, Lutfilutfihakim@gmail.com197312252006041001
Subjects: Islam dan Ilmu Pengetahuan
Matematika
Islam > Pedoman Hidup
Keywords: Indonesia, Analisis Cluster, K - Means; Covid -19; Silhouette coefficient.
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Studi Matematika
Depositing User: Siti Azizatus Sholihah
Date Deposited: 23 Feb 2021 14:03
Last Modified: 23 Feb 2021 14:03
URI: http://digilib.uinsby.ac.id/id/eprint/46630

Actions (login required)

View Item View Item