Klasterisasi Persebaran Virus Corona (Covid-19) Di DKI Jakarta Menggunakan Metode K-Means

Abstract

Corona virus (COVID-19) merupakan jenis virus baru yang ditemukan pada manusia di propinsi Wuhan, Cina pada bulan Desember 2019. Virus ini dapat menular dari manusia ke manusia melalui tetesan kecil (droplet) dari hidung atau mulut pada saat batuk, bersin, atau berbicara. Oleh karena itu, di masa pandemi ini sangat penting untuk menjaga jarak dengan orang lain dan menghindari wilayah dengan persebaran COVID-19 yang tinggi. Pada penelitian ini dilakukan klasterisasi persebaran virus Corona di DKI Jakarta dengan menerapkan metode data mining. Pengelompokan dilakukan berdasarkan parameter jumlah ODP, PDP, kasus Positif, pasien sembuh dan pasien meninggal. Pada penelitian ini, untuk melakukan klasterisasi data digunakan metode K-Means dan metode pengukuran jarak Euclidean. Penelitian ini menghasilkan prototipe aplikasi pengelompokan data persebaran pasien Covid-19. Berdasarkan pengujian, jumlah klaster yang direkomendasikan adalah 9 klaster. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu pemerintah DKI Jakarta dalam mengambil keputusan strategis dalam mengurangi persebaran virus Corona di DKI Jakarta. Kata