Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Penyebaran Covid-19 Di Sumatera Utara Menggunakan Algoritma K-Means
| Main Authors: | Damanik, Yeusi Fani Selfrida Yani, Sumarno, Sumarno, Gunawan, Indra, Hartama, Dedy, Kirana, Ika Okta |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf eJournal |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
CV Firmos
, 2021
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
https://jiki.jurnal-id.com/index.php/jiki/article/view/13 https://jiki.jurnal-id.com/index.php/jiki/article/view/13/8 |
Daftar Isi:
- Virus corona bisa menyebabkan gangguan ringan pada sistem pernapasan, infeksi paru-paru yang berat, hingga kematian. Penyebaran virus Covid-19 menyebar dengan cepat di berbagai daerah khususnya di Sumatera Utara sehingga tidak memungkinkan untuk melaksanakan aktivitas seperti biasanya. Penyebaran Covid-19 di Sumatera Utara perlu dikelompokkan untuk mengetahui daerah mana yang tingkat penyebarannya tinggi, sedang atau rendah. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah Data Kasus Covid 19 Di 33 Kabupaten/ Kota Di Sumatera Utara. Metode dalam penelitian ini adalah algoritma K-Means dan selanjutnya data akan diolah menggunakan aplikasi Rapid Miner menjadi 3 cluster yaitu tinggi, sedang dan rendah. Berdasarkan penelitian ini dibentuk sebuah sistem yang digunakan untuk melatih dan menguji data agar mendapatkan hasil pengelompokan penyebaran Covid-19 di Sumatera Utara.