Klasifikasi Daerah Rawan Covid-19 Dengan Menggunakan Metode K Means Clustering Di Indonesia

Abstract

Wabah virus corona telah meluas kehampir seluruh negara didunia terutama di Indonesia. Masyarakat dianjurkan untuk tetap dirumah saja dan tidak keluar rumah kecuali dalam keadaan darurat. Di Indonesia mempunyai jumlah kasus terkonfirmasi, pulih, dan kematian ini sangatlah bervariasi dari tempat ke tempat, yang dikarenakan perbedaan kebijakan dan kemampuan pemerintah tiap-tiap tempat untuk melakukan tindakan pencegahan dan penindakan terhadap pandemi ini seperti social distancing, tracing dan testing. Namun karena ada banyaknya data yang tersedia, maka Big Data seperti ini sangatlah sulit untuk dimanfaatkan secara baik, maka digunakan data mining dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering. Salah satu teknik yang dapat digunakan adalah teknik Clustering, terutamanya K-Means Clustering dan mengolah data COVID-19 yang terdapat pada situs resmi covid-19 di Indonesia yaitu covid19.go.id. Dengan menggunakan metode Data Mining yaitu K-Means Clustering, dimana data dikategorikan berdasarkan mean terdekat, sehingga daerah-daerah dapat dikategorikan menjadi kluster-kluster berdasarkan dampak COVID pada daerah tersebut, dan prioritas bantuan COVID dapat ditentukan dan diarahkan berdasarkan informasi kluster hasil pengelompokan, dimana zona merah terdiri dari 4 provinsi, zona kuning terdiri dari 11 provinsi, zona hijau terdiri dari 19 provinsi.