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

<p class="AbstractTitle"><strong>Abstrak</strong></p><p class="BodyAbstract">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 manu...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Achmad Solichin, Khansa Khairunnisa
Format: Article
Language:English
Published: University of Darussalam Gontor 2020-10-01
Series:Fountain of Informatics Journal
Subjects:
Online Access:https://ejournal.unida.gontor.ac.id/index.php/FIJ/article/view/4905
_version_ 1797944619748556800
author Achmad Solichin
Khansa Khairunnisa
author_facet Achmad Solichin
Khansa Khairunnisa
author_sort Achmad Solichin
collection DOAJ
description <p class="AbstractTitle"><strong>Abstrak</strong></p><p class="BodyAbstract">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.</p><p class="BodyAbstract"><strong>Kata kunci</strong><strong>: </strong>corona, Jakarta, klasterisasi, k-means</p><p class="BodyAbstract"> </p><p class="BodyAbstract"><strong>Abstract</strong></p><p class="BodyAbstract"><strong>[Corona Virus (Covid-19) Clustering in Jakarta using K-Means Method] </strong>Coronavirus (COVID-19) is a new type of virus found in humans in the province of Wuhan, China in December 2019. This virus can be transmitted from person to person through small droplets from the nose or mouth when coughing, sneezing, or talking. Therefore, during this pandemic, it is very important to keep your distance from other people and avoid areas with a high spread of COVID-19 In this study, the distribution of the Coronavirus in DKI Jakarta was clustered by applying the data mining method. The clustering was carried out based on the parameters of the number of ODP, PDP, positive cases, patients recovered and patients died. In this study, to perform data clustering, the K-Means method, and the Euclidean distance measurement method were used. This study produced a prototype application for the distribution of Covid-19 patient distribution data. Based on the test, the recommended number of clusters is 9 clusters. The results of this study are expected to help the DKI Jakarta government in making strategic decisions in reducing the spread of the Coronavirus in DKI Jakarta.</p><strong>Keywords: </strong>corona, Jakarta, clustering, k-means
first_indexed 2024-04-10T20:41:25Z
format Article
id doaj.art-5b9a07835ef14dd4aa05bfb66c15f343
institution Directory Open Access Journal
issn 2541-4313
2548-5113
language English
last_indexed 2024-04-10T20:41:25Z
publishDate 2020-10-01
publisher University of Darussalam Gontor
record_format Article
series Fountain of Informatics Journal
spelling doaj.art-5b9a07835ef14dd4aa05bfb66c15f3432023-01-24T18:21:16ZengUniversity of Darussalam GontorFountain of Informatics Journal2541-43132548-51132020-10-0152525910.21111/fij.v5i2.49052363Klasterisasi Persebaran Virus Corona (Covid-19) Di DKI Jakarta Menggunakan Metode K-MeansAchmad Solichin0Khansa Khairunnisa1Universitas Budi LuhurUniversitas Budi Luhur<p class="AbstractTitle"><strong>Abstrak</strong></p><p class="BodyAbstract">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.</p><p class="BodyAbstract"><strong>Kata kunci</strong><strong>: </strong>corona, Jakarta, klasterisasi, k-means</p><p class="BodyAbstract"> </p><p class="BodyAbstract"><strong>Abstract</strong></p><p class="BodyAbstract"><strong>[Corona Virus (Covid-19) Clustering in Jakarta using K-Means Method] </strong>Coronavirus (COVID-19) is a new type of virus found in humans in the province of Wuhan, China in December 2019. This virus can be transmitted from person to person through small droplets from the nose or mouth when coughing, sneezing, or talking. Therefore, during this pandemic, it is very important to keep your distance from other people and avoid areas with a high spread of COVID-19 In this study, the distribution of the Coronavirus in DKI Jakarta was clustered by applying the data mining method. The clustering was carried out based on the parameters of the number of ODP, PDP, positive cases, patients recovered and patients died. In this study, to perform data clustering, the K-Means method, and the Euclidean distance measurement method were used. This study produced a prototype application for the distribution of Covid-19 patient distribution data. Based on the test, the recommended number of clusters is 9 clusters. The results of this study are expected to help the DKI Jakarta government in making strategic decisions in reducing the spread of the Coronavirus in DKI Jakarta.</p><strong>Keywords: </strong>corona, Jakarta, clustering, k-meanshttps://ejournal.unida.gontor.ac.id/index.php/FIJ/article/view/4905corona, jakarta, klasterisasi, k-means
spellingShingle Achmad Solichin
Khansa Khairunnisa
Klasterisasi Persebaran Virus Corona (Covid-19) Di DKI Jakarta Menggunakan Metode K-Means
Fountain of Informatics Journal
corona, jakarta, klasterisasi, k-means
title Klasterisasi Persebaran Virus Corona (Covid-19) Di DKI Jakarta Menggunakan Metode K-Means
title_full Klasterisasi Persebaran Virus Corona (Covid-19) Di DKI Jakarta Menggunakan Metode K-Means
title_fullStr Klasterisasi Persebaran Virus Corona (Covid-19) Di DKI Jakarta Menggunakan Metode K-Means
title_full_unstemmed Klasterisasi Persebaran Virus Corona (Covid-19) Di DKI Jakarta Menggunakan Metode K-Means
title_short Klasterisasi Persebaran Virus Corona (Covid-19) Di DKI Jakarta Menggunakan Metode K-Means
title_sort klasterisasi persebaran virus corona covid 19 di dki jakarta menggunakan metode k means
topic corona, jakarta, klasterisasi, k-means
url https://ejournal.unida.gontor.ac.id/index.php/FIJ/article/view/4905
work_keys_str_mv AT achmadsolichin klasterisasipersebaranviruscoronacovid19didkijakartamenggunakanmetodekmeans
AT khansakhairunnisa klasterisasipersebaranviruscoronacovid19didkijakartamenggunakanmetodekmeans