Afnanda, Afridho
(2022)
Analisis Cluster Covid-19 di Sumatera Barat Dengan Metode Non-Hirarki (K-MEANS).
Skripsi thesis, Universitas Negeri Padang.
Abstract
Wabah virus corona baru SARSCoV-2 (penyakit coronavirus 2019; sebelumnya 2019nCoV), yang berpusat di Provinsi Hubei, Republik Rakyat Cina, telah menyebar ke banyak negara lain termasuk ke Indonesia. Januari 2020, Komite Darurat WHO mengumumkan keadaan darurat kesehatan global berdasarkan tingkat pemberitahuan kasus yang meningkat di Cina dan lokasi internasional. Di Indonesia sendiri virus ini pertama kali diumumkan pada tanggal 2 Maret 2020, Hingga 31 Maret 2020, terdapat 1,528 kasus COVID-19 yang dikonfirmasi di Indonesia dan 136 kematian terkait penyakit tersebut. Case fatality rate (CFR) negara ini juga jauh lebih tinggi daripada di Republik Rakyat Cina (8,9% vs 4%). Dalam upaya untuk menghentikan penyebaran COVID-19 pemerintah Indonesia membuat beberapa kebijakan yang diharapkan dapat menekan penyebaran virus ini. Pada akhir Maret 2020, presiden Indonesia akhirnya memutuskan untuk melaksanakan sosial berskala besardi kota dan provinsi, bukan karantina regional. Analisis klaster merupakan suatu kelas tektnik, dipergunakan untuk mengklasifikasikan objek atau kasus kedalam kelompok yang relatif homogen (sama) yang disebut klaster (cluster).
Jenis data yang digunakan adalah data sekunder COVID-19 di kabupaten/kota Provinsi Sumatera Barat yang diperoleh dari Dinas Kesehatan Provinsi Sumatera Barat dan website gugus tugas COVID-19, dimana data yang diperoleh adalah data komulatif dari bulan Maret 2020 sampai 14 Juli 2021. Pengoptimalan jumlah K cluster memakai metode elbow dengan meenghasilkan K=3, hasil analisis cluster K-means dengan jumlah K=3 didapatkan kesimpulan bahwa jarak anggota dalam cluster yang rendah dan jarak antar cluster yang besar.
Actions (login required)
 |
View Item |
