Identifikasi Wilayah Persebaran COVID-19 di Pulau Kalimantan Menggunakan Metode Spatial Clustering K-Means
| Main Author: | Valerian, Fabian |
|---|---|
| Other Authors: | Yulianto, Sri |
| Format: | Article Book application/pdf |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
, 2022
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
https://repository.uksw.edu/handle/123456789/26223 |
Daftar Isi:
- Berdasarkan peta persebaran COVID-19 di Indonesia Pulau Kalimantan merupakan Pulau urutan kedua dengan angka persebaran COVID-19 terbanyak setelah Pulau Jawa. Tujuan dibuatnya penelitian adalah untuk memberikan informasi ke seluruh masyarakat maupun pemerintah,khususnya wilayah Kalimantan mengenai klasterisasi penyebaran COVID-19 tersebut. Metode algoritma K-Means digunakan dalam pengelompokkan, berdasarkan data orang yang positif, sembuh, dan meninggal yang kemudian diterapkannya sistem informasi geografis dalam pemetaan. Pada hasil akhir adalah pemetaan persebaran COVID-19 di Pulau Kalimantan berdasarkan tingkat penyebarannya baik rendah, sedang, maupun tinggi. Manfaat yang dihasilkan dapat menjadi informasi bagi pemerintah dan juga masyarakat dapat memikirkan upaya apa yang harus dilakukan jika hal buruk terjadi nantinya,berdasarkan klaster tingkat penyebaran yang nantinya berguna untuk dijadikan skala prioritas untuk mengantisipasi penyebaran virus COVID-19 dalam melakukan penanggulangan
- Based on the map of the spread of COVID-19 in Indonesia, Kalimantan Island is the second island with the highest number of COVID-19 distributions after Java Island. The purpose of this research is to provide information to the entire community and government, especially the Kalimantan region regarding the clustering of the spread of COVID-19. The K-Means algorithm method is used in grouping, based on data on people who are positive, recovered, and died, which is then applied to a geographic information system in mapping. The final result is a mapping of the spread of COVID-19 on the island of Kalimantan based on its low, medium, or high level of spread. The benefits generated can be information for the government and the public can also think about what efforts should be made if bad things happen later, based on the cluster level of spread which will later be used as a priority scale to anticipate the spread of the COVID-19 virus in dealing with it