Aisy, Aida Rihadhatul
(2023)
Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Persebaran Kasus Covid-19 Menggunakan Analisis K-Means Cluster.
Skripsi thesis, Universitas Negeri Padang.
Abstract
Corona virus jenis baru yang ditemukan di Wuhan Cina, pada Desember 2019, kemudian diberi nama Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-COV2), dan menyebabkan penyakit Coronavirus Disease-2019 (COVID 19). Jumlah kasus COVID-19 yang terus meningkat di setiap wilayah di Indonesia dikarenakan penularan dan penyebaran yang sangat cepat. Untuk itu dilakukan pengklasifikasi berdasarkan kasus persebaran COVID-19 di Provinsi di Indonesia agar pemerintah dapat melihat provinsi mana yang perlu diprioritaskan terlebih dahulu dalam upaya menurunkan angka COVID-19. Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat persebaran kasus COVID-19 kategori tinggi, sedang, dan rendah pada masing-masing Provinsi di Indonesia. Analisis yang digunakan adalah analisis K-Means cluster. Metode K-means merupakan teknik klasterisasi yang berusaha mengelompokkan data ke dalam suatu Cluster sehingga data yang memiliki karakteristik sama dikelompokkan ke dalam suatu Cluster yang sama. Ukuran kemiripan yang digunakan adalah ukuran jarak antar objek, kedua objek terdekat akan digabungkan ke dalam satu Cluster. Jenis penelitian ini merupakan penelitian terapan. Data yang digunakan berupa data sekunder yang diperoleh dari publikasi BPS yang berjudul Statistik Indonesia 2022 dan data publikasi dari Kemenkes RI yaitu data Laporan Media Harian COVID-19 pada tanggal 15 Juli 2021. Data yang digunakan yaitu kepadatan penduduk (X1), aktif (X2), sembuh (X3), dan meninggal (X4).
Hasil penelitian didapatkan 3 cluster,cluster 1 termasuk kelompok yang memiliki angka persebaran Covid-19 rendah yaitu terdiri dari 31 Provinsi. Cluster 2 termasuk kelompok yang memiliki angka persebaran Covid-19 tinggi yaitu terdiri dari 1 Provinsi. Cluster 3 termasuk kelompok yang memiliki angka persebaran Covid-19 sedang yaitu terdiri dari 2 Provinsi.
Actions (login required)
|
View Item |