IMPLEMENTASI CLUSTERING K-MEANS UNTUK MENENTUKAN PENYEBARAN COVID-19 DI INDONESIA

Pada tahun 2020 dunia dikejutkan dengan penemuan virus baru yaitu
coronavirus yang berasal dari Wuhan, Provinsi Hubei Tiongkok yang nantinya
disebut sebagai Coronavirus disease 2019(Covid-19). Berdasarkan data yang
dihimpun sampai 2 Februari 2020 dipastikan sudah ada 219 negara yang
terjangkit Covid -19 dengan jumlah kasus mencapai 103.931.497 dan di
Indonesia sendiri sudah mencapai total kasus 1,089,300. Banyaknya penduduk
Indonesia menyulitkan pemerintah untuk dapat mencegah penularan Covid -
19 dan memberikan pelayanan kesehatan yang tepat bagi masyarakat sehingga
diperlukan suatu cara agar penularan Covid -19 dapat dicegah. Upaya yang
bisa dilakukan salah satunya dengan mempelajari karateristik Covid -19 dan
mengelompokkannya berdasarkan kesamaan karateristik di setiap provinsi di
Indonesia sehingga ciri khas dari tiap masing-masing kelompok dapat
diketahui.Pemerintah sendiri telah mengembangkan website untuk
memberikan informasi mengenai perkembangan covid-19 di Indonesia namun
dalam website tersebut kemampuan untuk mendapatkan data secara real time
belum diaplikasikan sehingga data terbaru terkadang belum ditampilkan yang
dimana masyarakat sangat membutuhkan data yang real time sehingga dapat
mengetahui perkembangan covid 19 secara jelas dan tepat. Dari
permasalahan tersebut, dibuatlah visualisasi data kasus covid19 berbasis
website yang menggunakan teknik data mining untuk menganalisa data dengan
tujuan mendapatkan pengetahuan. Data mining berfokus pada
pengelompokkan data covid 19 berdasarkan kasus harian dan kasus
meninggal. Dalam pengelompokan data covid 19 pada aplikasi ini
menggunakan metode clustering dengan algoritma k-means untuk
pengelompokan data ke dalam bentuk dua atau lebih kelompok dengan tujuan
untuk meminimalkan variasi di dalam suatu kelompok dan memaksimalkan
variasi antarkelompok.